如何基于多列使用data.table的dcast实现有序移位列转换？

现有一个data.table格式的数据集DT，结构如下：

DT = data.table(
 year=c('1981', '1981', '1981', '2005', '2005', '2005'),
    value=c(2, 8, 16, 3, 9, 27),
    order =c(1,2,3,1,2,3))

对应的表格：

需要基于每个year内的order顺序，生成有序移位后的新列，最终结果如下：

已知仅按order转换可以用dcast(DT, year ~ order, value.var = c('value'))，但需要结合移位逻辑实现需求，且不想手动创建移位后的order列，也不想多次dcast后合并，求更优雅的方法。

直接利用data.table的分组+shift函数就能实现，不用手动构造额外列，也不需要多次dcast合并：

固定最大order值的写法 #

如果已知最大的order是3，可以直接生成对应的移位列：

# 按year分组，生成order1到order3
DT[, c(paste0("order", 1:3)) := .(
  value,  # order1就是原value
  shift(value, type = "lead"),  # order2是下一个value
  shift(value, n = 2, type = "lead")  # order3是下两个value
), by = year]

# 删掉不需要的原列（可选）
DT[, c("value", "order") := NULL]

动态适配最大order值的写法 #

如果不确定最大的order值，可以先计算最大值，再批量生成移位列：

max_order = max(DT$order)
DT[, c(paste0("order", 1:max_order)) := lapply(0:(max_order-1), function(n) {
  shift(value, n = n, type = "lead")
}), by = year]

# 删掉原列（可选）
DT[, c("value", "order") := NULL]

执行后就能得到目标表格，这种方法直接在原数据集上操作，代码简洁高效，完全贴合data.table的使用风格。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hal