这可能是有用的：

X <- c(1,1,1,2,2,2,3,3,3)
Y <- c("A","H","C","D","R","G","Z","L","M")
DF <- data.frame(C1=X, C2=Y)
DF

字符串
$$C1\，C2\ 1 \，A \ 1 \，H \ 1 \，C \ 2 \，D \ 2 \，R \ 2 \，G \ 3 \，Z \ 3 \，L \ 3 \，M \

t <- NULL 
for (i in 1:max(X)){
t[[i]] <-   DF$C2[which(DF$C1 %in% i)]
}

TDF <- data.frame("1"= t[[1]], "2" = t[[2]], "3" = t[[3]])
TDF

型
$$X1\，X2 \，X3 \ A \，D \，Z \ H \，R \，L \ C \，G \，M \$$

首先，你的问题，如上所述，没有解决方案，因为你不能使用整数作为列名。
但更重要的是，你想做的事情实际上在“整洁”数据方面没有意义。
在整理数据中，每一行都应该代表一个唯一的“观察”。然而，在你给予的原始框架中，集合{A，D，Z}之间没有关联，目标框架中的其他行也是如此。因此，没有一组整理操作会达到你想要的效果。
但是，如果您创建了另一个列来关联它们，则可以在spread运算符中使用该列来获得所需的内容。

library(tidyverse)

df1 = data.frame(
  C1 = rep(c(1,2,3), each=3),
  C2 = LETTERS[1:9]
)

df1 %>%  spread(C1, C2)
#> Error: Each row of output must be identified by a unique combination of keys.
#> Keys are shared for 9 rows:
#> * 1, 2, 3
#> * 4, 5, 6
#> * 7, 8, 9

df2 = data.frame(
  C1 = rep(c(1,2,3), each=3),
  C2 = LETTERS[1:9],
  C3 = rep(c(1,2,3), times=3)
)

df2 %>% spread(C3, C2)
#>   C1 1 2 3
#> 1  1 A B C
#> 2  2 D E F
#> 3  3 G H I

字符串
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