R - 将 data.frame 转换为多维矩阵

来自 data.frame 的示例：

x = data.frame(c(1,1,2,2,3,3), c(1,2,1,2,1,2), c(1,1,1,2,2,2), c(12,14,22,24,34,28))
colnames(x)=c("Store","Dept","Year","Sales")

我想获得：

Sales = array(NA, dim=c(2,2,2)) 

Sales 是一个 3 维数组：（商店、部门、年份），填充了来自 x 的所有数据。

我正在寻找一种可扩展到更多维度以及初始数据帧 (x) 中数千条记录的解决方案。

编辑：我认为下面的解决方案有效，但似乎它们并不完全是我想要的。我认为问题是索引在这个过程中丢失了。

这是一个小数据集：

    structure(list(Store = c(35L, 35L, 35L, 35L, 35L), Dept = c(71L, 
71L, 71L, 71L, 71L), Year = c(1, 2, 3, 4, 5), Sales = c(10908.04, 
12279.99, 11061.82, 12288.1, 9950.55)), .Names = c("Store", "Dept", 
"Year", "Sales"), row.names = c(NA, -5L), class = "data.frame")


    > x
  Store Dept Year    Sales
1    35   71    1 10908.04
2    35   71    2 12279.99
3    35   71    3 11061.82
4    35   71    4 12288.10
5    35   71    5  9950.55

Now 我希望能够致电销售人员[35,71,2]得到10908.04。

下面的两个解决方案都是通过调用 Sales[1,1,1] 来获取数据，目前这对我来说无法使用。

就像是 ：

tapply(X = x[["Sales"]], INDEX = x[setdiff(names(x), "Sales")], FUN = identity)

可以工作，但使用起来有点奇怪tapply与恒等函数。