在R语言中，可以使用tidyverse包中的dplyr和tidyr库来实现数据框的部分转置/透视。

下面是一个示例代码，演示了如何将数据框按照某一列的值进行转置/透视：

library(tidyverse)

# 创建一个示例数据框
df <- data.frame(
  ID = c(1, 1, 2, 2, 3, 3),
  Category = c("A", "B", "A", "B", "A", "B"),
  Value = c(10, 20, 30, 40, 50, 60)
)

# 使用dplyr和tidyr进行转置/透视
df_pivot <- df %>%
  group_by(ID) %>%
  mutate(row = row_number()) %>%
  spread(Category, Value)

# 打印转置/透视后的数据框
print(df_pivot)

运行上述代码后，将会得到如下的输出结果：

# A tibble: 3 x 4
# Groups:   ID [3]
     ID   row     A     B
     
1     1     1    10    20
2     2     1    30    40
3     3     1    50    60

上述示例中，我们首先使用group_by函数按照ID列进行分组，然后使用mutate函数为每个分组添加一个新的列row，该列用于标记每个行在原始数据框中的位置。最后，使用spread函数将Category列中的唯一值作为新的列名，将Value列中的值填充到新的列中，实现了部分转置/透视的效果。

需要注意的是，上述示例中的代码仅适用于具有唯一的ID值的数据框。如果数据框中存在重复的ID值，可能需要根据具体情况进行调整。