将行中的数据添加到R中的列

我有下表：

     wk Brand Retail_price
1     1     a          1.2
2     2     a          1.3
3     1     c          1.4
4     2     c          1.5
5     1     d          1.6
6     2     d          1.7

我试图得到其他品牌在同一周的零售价格作为专栏。 我想去：

     wk Brand Retail_price Retail_price_a Retail_price_c Retail_price_d
1     1     a          1.2             NA            1.4            1.6
2     2     a          1.3             NA            1.5            1.7
3     1     c          1.4            1.2             NA            1.6
4     2     c          1.5            1.3             NA            1.7
5     1     d          1.6            1.2            1.4             NA  
6     2     d          1.7            1.3            1.5             NA 

我已经尝试过在数据中循环，为每个品牌手动添加列。结果证明效率很低

我是新来R的。我正在考虑一些与python中的pd.pivot相当的东西，创建一个新的df，然后将两者结合起来

---

我在R怎么做？有更好的方法吗？

我认为您需要将整形（从长到宽）和合并相结合。下面是一个使用

dplyr

和

tidyr

的示例：

#数据
x我想你想检查
merge（）
函数，我想它会让你成功的。你可以按wk和brand设置合并键，你应该能够找到现有的问题来帮助你使用正确的语法。请不要发布代码/数据/错误的图像：它无法复制或搜索（SEO），它会破坏屏幕阅读器，而且它可能不适合某些移动设备。参考：（和）。请直接包含代码或数据（例如，
dput（head（x））
或
data.frame（…）
）。下面是一个
dput
结果和问题中的数据：
结构（列表（wk=c（1L，2L，1L，2L，1L，2L），品牌=c（“a”，“a”，“c”，“d”，“d”），零售价=c（1.2，1.3，1.4，1.5，1.6，1.7）），class=“data.frame”，row.names=c（NA，-6L））
merge（）
与
dcast（）
一起工作@对于将来的问题，你应该按照@r2evans的建议去做，你应该使用
dput
：
dput（df）
。这将在我的评论中输出结果。这将使其他人能够轻松地复制您的代码。此外，您仍然可以像以前一样显示输出。
left\u join（x，，，by=“wk”）
这更像OP的输出。这并不重要。为了按照OP的建议获得列中的
NA
值，可以对
x2
执行以下操作：
x2%%>%聚集（Brand.Name，Brand.Price，-c（wk，Brand，Price））%%>%变异（Brand.Price=ifelse（paste0（“Brand_z”，Brand）=Brand.Name，NA，Brand.Price））%%>%（品牌.名称，品牌.价格）%>%安排（品牌，工作）