Да, точно. Но код все равно не работает

дополню.
потому  что
1. это, наверное, stats::reshape
2. надо пользоваться удобными мейнстримными вещами.
https://habr.com/ru/post/444622/

Я просто не понимаю, что я делаю не так сегодня

ошибка #1. в 2021 году для анализа малых и средних данных оптимально использовать функции tidyverse

Попробуйте это.

library(tidyverse)
force_split_up %>%
   pivot_wider(
       names_from = Half,
       values_from = mean)

Спасибо! А как результат записать в новый df?

Да я этим reshape сто лет пользуюсь, все работало. А сегодня решило бастовать 🤔

А ну все нашла

😂😂😂 как обычно :)))) чего то я точно туплю сегодня. Спасибо большое, все работает

(Ой как я эти %> не люблю 😂😂

Спасибо большое!

Извините за тупость

Тогда вам в другой лагерь, где есть melt/dcast

Ничего, переживу 😂😂 спасибо большое, все работает

И в чем же дело?

Да нет, все ок. А что в старом коде, я не знаю, пока нет времени и сил думать

Жаль, ответ печальный.
В реальности там закопана мина, которая будет рвать многократно и бить нещадно по голове.

stats::reshape был написан давно и живет с правилами поведения data.frame.
Если ему подсунуть tibble на вход, то его рвет. Это связано с доп. защитой и логикой внутри tibble и vctrs.

Тип объекта будет меняться в зависимости от способа импорта. data.frame дадут только базовые функции импорта.
Остальные дадут либо tibble, либо data.table.

Такие фокусы могут рвать во многих местах, основанных на трюках только базового R.
Переезжайте на tidyverse + data.table!!!

вот как выглядит структура при входном объекте data.frame

а так — типа tibble