重塑數據框（使用 R 或

Question

我想知道是否有可能得到這個結果：

例子：

有了這個數據框

df
      y Faisceaux destination Trajet RED_Groupe Nbr observation RED       Pond Nbr observation total       RED        pct
1  2015        France DOM-TOM  Aller   78248.47                  87   85586.75                   307 0.9142591 0.04187815
2  2015         Hors Schengen  Aller  256817.64                 234  195561.26                  1194 1.3132337 0.06015340
3  2015         INTERNATIONAL  Aller  258534.78                 473  288856.53                  2065 0.8950283 0.04099727
4  2015               Maghreb  Aller  605514.45                 270  171718.14                  1130 3.5262113 0.16152007
5  2015              NATIONAL  Aller  361185.82                 923 1082529.19                  5541 0.3336500 0.01528302
6  2015              Schengen  Aller  312271.06                 940  505181.07                  4190 0.6181369 0.02831411
7  2015        France DOM-TOM Retour   30408.70                  23   29024.60                   108 1.0476871 0.04798989
8  2015         Hors Schengen Retour  349805.15                 225  168429.96                   953 2.0768583 0.09513165
9  2015         INTERNATIONAL Retour  193536.63                 138   99160.52                   678 1.9517509 0.08940104
10 2015               Maghreb Retour  302863.83                 110   41677.90                   294 7.2667735 0.33285861
11 2015              NATIONAL Retour  471520.80                 647  757258.33                  3956 0.6226684 0.02852167
12 2015              Schengen Retour  307691.66                 422  243204.76                  2104 1.2651548 0.05795112

不使用 Exel。 用 R 還是 Python？ 我不知道這樣拆分列是否可行。

Answer 1

感謝這里的所有評論我的解決方案：

我將我的數據幀拆分為兩個數據幀 df15（帶有 2015 年數據）和 df16（2016 年數據）然后：

mytable15 <- tabular(Heading()*Faisceaux_destination ~ Trajet*(`RED_Groupe` + `Nbr observation RED` + Pond + `Nbr observation total` + RED + pct)*Heading()*(identity),data=df15)
mytable16 <- tabular(Heading()*Faisceaux_destination ~ Trajet*(`RED_Groupe` + `Nbr observation RED` + Pond + `Nbr observation total` + RED + pct)*Heading()*(identity),data=df16)