Что такое экономичный метод распространения, а затем сбора столбцов? (см. пример)

Я пытаюсь переупорядочить свои данные для последующей обработки. Я нашел способ выполнить то, что хочу, но он интенсивно использует память, и я уверен, что есть более эффективный способ.

Вот пример из данных:

   X.1 Label       X
81  81    21 367.138
82  82    21 384.295
83  83    21 159.496
84  84    21 269.927
85  85    22 364.118
86  86    22 154.475
87  87    22 265.861

Я хочу изменить порядок данных, чтобы создать таблицу значений X для каждого отдельного объекта, как показано ниже:

    1       2       3       4
1 367.138 384.295 159.496 269.927
2 364.118 154.475 265.861      NA

Я могу сделать это просто отлично, используя функции spread, apply и ldply, показанные ниже:

X <- apply(tidyr::spread(X, Label,X), 2, function(x) na.omit(x))
X<-X[-1]
X<-plyr::ldply(X, rbind)
X<-as.data.frame(X[-1])

Вот проблема, функция spread генерирует следующую таблицу в качестве промежуточного шага:

  X.1       1       2
1  81 367.138      NA
2  82 384.295      NA
3  83 159.496      NA
4  84 269.927      NA
5  85      NA 364.118
6  86      NA 154.475
7  87      NA 265.861

Это нормально для небольших наборов данных, но для больших наборов данных сгенерированная таблица огромна, и мне не хватает памяти, что приводит к следующей ошибке:

Error: cannot allocate vector of size 8.4 Gb

Я уверен, что должен быть более эффективный способ сделать это без создания этой массивной промежуточной таблицы. Есть идеи?