这个问题已经有了SQL的答案，并且我能够使用R在R中实现该解决方案sqldf。但是，我一直找不到使用来实现它的方法data.table。

问题是要计算滚动日期范围内一列的不同值，例如（如果直接从链接的问题中引用）数据是否如下所示：

Date   | email 
-------+----------------
1/1/12 | test@test.com
1/1/12 | test1@test.com
1/1/12 | test2@test.com
1/2/12 | test1@test.com
1/2/12 | test2@test.com
1/3/12 | test@test.com
1/4/12 | test@test.com
1/5/12 | test@test.com
1/5/12 | test@test.com
1/6/12 | test@test.com
1/6/12 | test@test.com
1/6/12 | test1@test.com

如果我们使用3天的日期范围，则结果集将类似于以下内容

date   | count(distinct email)
-------+------
1/1/12 | 3
1/2/12 | 3
1/3/12 | 3
1/4/12 | 3
1/5/12 | 2
1/6/12 | 2

这是使用R在R中创建相同数据的代码data.table：

date <- as.Date(c('2012-01-01','2012-01-01','2012-01-01',
                  '2012-01-02','2012-01-02','2012-01-03',
                  '2012-01-04','2012-01-05','2012-01-05',
                  '2012-01-06','2012-01-06','2012-01-06'))
email <- c('test@test.com', 'test1@test.com','test2@test.com',
           'test1@test.com', 'test2@test.com','test@test.com',
           'test@test.com','test@test.com','test@test.com',
           'test@test.com','test@test.com','test1@test.com')
dt <- data.table(date, email)

在这方面的任何帮助将不胜感激。谢谢！

编辑1：

这是一个玩具问题，我想将其应用于更大的数据集，因此使用笛卡尔积是有问题的。相反，我想要一些与SQL中的 相关子查询
等效的东西，例如，我最初链接的问题的解决方案是：

SELECT day
     ,(SELECT count(DISTINCT email)
       FROM   tbl
       WHERE  day BETWEEN t.day - 2 AND t.day -- period of 3 days
      ) AS dist_emails
FROM   tbl t
WHERE  day BETWEEN '2012-01-01' AND '2012-01-06'  
GROUP  BY 1
ORDER  BY 1;

编辑2：这是根据@jangorecki要求的基于@MichaelChirico解决方案的一些时间安排：

# The data
> dim(temp)
[1] 2627785       4
> head(temp)
         date category1 category2 itemId
1: 2013-11-08         0         2   1713
2: 2013-11-08         0         2  90485
3: 2013-11-08         0         2  74249
4: 2013-11-08         0         2   2592
5: 2013-11-08         0         2   2592
6: 2013-11-08         0         2    765
> uniqueN(temp$itemId)
[1] 13510
> uniqueN(temp$date)
[1] 127

# Timing for data.table
> system.time(dtTime <- temp[,
+   .(count = temp[.(seq.Date(.BY$date - 6L, .BY$date, "day"), 
+   .BY$category1, .BY$category2 ), uniqueN(itemId), nomatch = 0L]), 
+  by = c("date","category1","category2")])
   user  system elapsed 
  6.913   0.130   6.940 
> 
# Time for sqldf
> system.time(sqlDfTime <- 
+ sqldf(c("create index ldx on temp(date, category1, category2)",
+ "SELECT date, category1, category2,
+ (SELECT count(DISTINCT itemId)
+   FROM   temp
+   WHERE category1 = t.category1 AND category2 = t.category2 AND
+   date BETWEEN t.date - 6 AND t.date 
+   ) AS numItems
+ FROM temp t
+ GROUP BY date, category1, category2
+ ORDER BY 1;"))
   user  system elapsed 
 87.225   0.098  87.295

输出是等效的，但是使用data.table而不是sqldf导致速度提高了12.5倍。相当可观！