Можно ли работать с агрегированными значениями dcast?

Это немного запутанно, но для этой проблемы я думаю, вы могли бы сделать следующее:

zs <- unique(DT$z)

sum_div <- function(dt) {
  ans <- dt[, .(div = sum(d1) / sum(d2)), by = .(z)]
  split(ans$div, factor(ans$z, levels = zs), drop = FALSE)
}

DT[, sum_div(.SD), by = .(x, y), .SDcols = c("z", "d1", "d2")]

Что происходит, так это то, что .SD имеет 3 столбца, указанные в .SDcols, но с разными подмножествами для возможных комбинаций значений x и y. Затем sum_div выполняет желаемую операцию только с этим подмножеством, и splits возвращает список, так что каждое возможное значение z получает свой собственный столбец в конечном data.table.

Важно сделать factor(ans$z, levels = zs), чтобы каждый раз получать одинаковое количество элементов списка (data.table ожидает этого); указав, сколько levels мы ожидаем, split вернет пустой вектор, если для level нет значений, но он обязательно вернет что-то для каждого.

Обратите внимание, что вы можете добиться того же с помощью:

dcast(DT[, .(div = sum(d1) / sum(d2)), by = .(x, y, z)], x + y ~ z, value.var = "div")

Я не уверен, что вы получите значительную производительность, делая все за один шаг.

Обновлено: вы, вероятно, нет:

library(data.table)
library(microbenchmark)

n <- 2e5
DT = data.table(x = sample(5L, n, TRUE),
                y = sample(3L, n, TRUE),
                z = sample(letters[1:2], n, TRUE),
                d1 = runif (n),
                d2 = 1L)

zs <- sort(unique(DT$z))

sum_div <- function(dt) {
  ans <- dt[, .(div = sum(d1) / sum(d2)), by = .(z)]
  split(ans$div, factor(ans$z, levels = zs), drop = FALSE)
}

microbenchmark(
  one = DT[, sum_div(.SD), keyby = .(x, y), .SDcols = c("z", "d1", "d2")],
  two = dcast(DT[, .(div = sum(d1) / sum(d2)), by = .(x, y, z)], x + y ~ z, value.var = "div"),
  times = 10L
)
Unit: milliseconds
 expr      min       lq     mean   median       uq      max neval
  one 24.37323 25.74273 26.72413 25.99279 26.62943 34.40309    10
  two 11.31050 11.91650 12.66345 12.51094 13.01364 15.35549    10