基于两个因素的减法

我的数据框看起来像这样：

group <- c("A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B", "C", "C", "C", "C", "C", "C")
value <- c(3:6, 1:4, 4:9)
type <- c("d", "d", "e", "e", "g", "g", "e", "e", "d", "d", "e", "e", "f", "f")
df <- cbind.data.frame(group, value, type)

df
   group value type
1      A     3    d
2      A     4    d
3      A     5    e
4      A     6    e
5      B     1    g
6      B     2    g
7      B     3    e
8      B     4    e
9      C     4    d
10     C     5    d
11     C     6    e
12     C     7    e
13     C     8    f
14     C     9    f

在因素“组”的每个级别中，我想减去基于“类型”的值，这样（对于组“A”）3 - 5（d 的第一个值 - e 的第一个值）和 4 - 6（第二个值） d 的值 - d) 的第二个值。我的结果应该与此类似。

A
  group d_e
1     A  -2
2     A  -2

B
  group g_e
1     B  -2
2     B  -2

C
  group d_e d_f e_f
1     C  -2  -4  -2
2     C  -2  -4  -2

因此，如果 - 至于 C 组 - 有超过 2 种类型，我想计算每种类型组合之间的差异。

Reading 这个帖子我想我也许可以使用 ddply 和转换。然而，鉴于每个组都包含不同的类型和不同数量的类型，我正在努力寻找一种自动分配类型的方法。

您对我如何管理有什么建议吗？

目前尚不清楚为什么帖子中的示例答案在每个输出组中有两个相同的行，而不仅仅是一个，但无论如何，这会产生与所示类似的输出：

DF <- df[!duplicated(df[-2]), ]
f <- function(x) setNames(
            data.frame(group = x$group[1:2], as.list(- combn(x$value, 2, diff))),
                   c("group", combn(x$type, 2, paste, collapse = "_"))
            )

by(DF, DF$group, f)

giving:

DF$group: A
  group d_e
1     A  -2
2     A  -2
------------------------------------------------------------ 
DF$group: B
  group d_e
1     B  -2
2     B  -2
------------------------------------------------------------ 
DF$group: C
  group d_e d_f e_f
1     C  -2  -4  -2
2     C  -2  -4  -2

REVISED小改进。