Przypuśćmy, że mamdata.table w „stopionej” formie, gdzie mam klucz, identyfikator i wartość

library(data.table)
library(reshape2)
DT = data.table(X = c(1:5, 1:4), Y = c(rep("A", 5), rep("B", 4)), Z = rnorm(9))
DT2 = data.table(dcast(DT, X~Y))

W jaki sposób mogę wykonać takie samo połączenie w sobiedata.table?

> DT
   X Y           Z
1: 1 A -0.19790449
2: 2 A  0.17906116
3: 3 A  0.01821837
4: 4 A  0.17309716
5: 5 A  0.05962474
6: 1 B -0.24629468
7: 2 B  0.92285734
8: 3 B  0.66002573
9: 4 B -1.01403880
> DT2
   X           A          B
1: 1 -0.19790449 -0.2462947
2: 2  0.17906116  0.9228573
3: 3  0.01821837  0.6600257
4: 4  0.17309716 -1.0140388
5: 5  0.05962474         NA

Poza (głównie dla Arun): Oto rozwiązanie, którego już używam do topienia (zostało napisane z pomocą Mateusza D, więc powinien mieć ten kod), że myślę, że repliki topią się całkowicie i są całkiem wydajne. Dcast z drugiej strony (czy powinien to być dtcast?) Jest o wiele trudniejszy!

melt.data.table = function(data, id.vars, measure.vars,
                           variable.name = "variable",
                           ..., na.rm = FALSE, value.name = "value") {
  if(missing(id.vars)){
    id.vars = setdiff(names(data), measure.vars)
  }
  if(missing(measure.vars)){
    measure.vars = setdiff(names(data), id.vars)
  }

  dtlist = lapply(measure.vars, function(..colname) {
    data[, c(id.vars, ..colname), with = FALSE][, (variable.name) := ..colname]
  })

  dt = rbindlist(dtlist)
  setnames(dt, measure.vars[1], value.name)
  if(na.rm){
    return(na.omit(dt))
  } else {
    return(dt)
  }
}