有一个准长格式的df：

df <- data.frame(X= c(1,2,1,2,1,2,1,2),
                 Y= c(1,2,1,2,1,2,1,2),
                 variable = c("A","A","B","B","A","A","B","B"),
                 value = c(.5,.6,1000,1000,.7,.8,2000,2000))

目标是，对于每个唯一的X，Y配对（有2个），1.）用变量A（其相关值）作为响应变量，用变量B作为预测变量（其相关值）执行lm，然后2.）确定（如果可能的话绑定）生成响应值0的预测变量值。
我已经将变量列转换为factor，然后尝试pivot_wider，pivot_longer，dcast等。显然没有用，因为变量有重复的名称（如果转换为因子，则为因子水平）。在没有进一步旋转的情况下，很可能可以运行lm并确定0点，然后将其绑定到每个唯一X，Y配对的原始df。
这是要填充最后一列的所需输出的示例：

desired <-  data.frame(X= c(1,2),
                   Y= c(1,2),
                   pred_value_B_when_response_A_equals_0 = c(NA,NA))

根据要求，这是原始的宽格式

df_wide <- data.frame(X=c(1,2),
                      Y=c(1,2),
                      A=c(.5,.6),
                      B=c(1000,1000),
                      A1=c(.7,.8),
                      B1=c(2000,2000))

然后我表演了

df <- reshape2::melt(df_wide,
                      id.vars = c("X","Y"))