使用dplyr，计算每个类中的非数字等级

给定下面的输入和代码，使用dplyr和groups，如何生成输出中显示的结果？我知道如何使用dplyr对组中的列求和，但在本例中，我需要计算每个类中出现的每个非数字等级的数量

**INPUT**
Class Student   Grade
1       Jack    C
1       Mary    B
1       Mo      B
1       Jane    A
1       Tom     C
2       Don     C
2       Betsy   B
2       Sue     C
2       Tayna   B
2       Kim     C

---

我们可以使用

count

获得频率计数，然后使用

pivot\u wide

将“长”格式更改为“宽”格式

library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)
StudentGrades %>%
    count(Class, Grade = str_c('Grade_', Grade)) %>%
    pivot_wider(names_from = Grade, values_from = n, values_fill = list(n = 0))
# A tibble: 2 x 4
#  Class Grade_A Grade_B Grade_C
#   <dbl>   <int>   <int>   <int>
#1     1       1       2       2
#2     2       0       2       3

---

我们可以使用

count

获得频率计数，然后使用

pivot\u wide

将“长”格式更改为“宽”格式

library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)
StudentGrades %>%
    count(Class, Grade = str_c('Grade_', Grade)) %>%
    pivot_wider(names_from = Grade, values_from = n, values_fill = list(n = 0))
# A tibble: 2 x 4
#  Class Grade_A Grade_B Grade_C
#   <dbl>   <int>   <int>   <int>
#1     1       1       2       2
#2     2       0       2       3

---

这是一个基本的R解决方案，其中使用了

table（）

+

split（）

dfout <- do.call(rbind,lapply(split(StudentGrades,StudentGrades$Class), 
       function(v) c(unique(v[1]),table(v$Grade))))

---

这是一个基本的R解决方案，其中使用了

table（）

+

split（）

dfout <- do.call(rbind,lapply(split(StudentGrades,StudentGrades$Class), 
       function(v) c(unique(v[1]),table(v$Grade))))

dfout <- do.call(rbind,lapply(split(StudentGrades,StudentGrades$Class), 
       function(v) c(unique(v[1]),table(v$Grade))))

> dfout
  Class A B C
1 1     1 2 2
2 2     0 2 3