DPlyr汇总变量参数

我想用summary计算许多不同的统计数据。我如何做下面的例子中的事情

例如，在这个例子中，我想生成一个表，其中包含温度低于60,61天的每个月的计数。。。高达90度

aq = airquality
aq %>% group_by(Month) %>% summarize(num_days_60=sum(Temp<60), num_days_61=sum(Temp<61) .... num_days_90=sum(Temp<90))

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空气质量数据集包含在base R中。我将在我的帖子中包含一些输出。我认为循环获取您想要的输出可能更好。类似于

sappy（split（aq$Temp，aq$Month）），function（x）sappy（60:90，function（y）sum（xIs）是绘制这些结果的目标？如果是这样，我会使用
plot（ecdf（Temp））
而不是构建这些众多的中间列。如果你想要一个dplyr解决方案
aq%>%group_by（Month）%%>%do（data.frame（t（sappy（60:90，function（y））sum（.$Temp%data.frame（）
谢谢你的回答，它们都很好，但我意识到我的示例不好，因为在这个示例中，我的数据实际上有四个变量（三个因子和一个连续变量），中间有三个（fac Day、fac Month、cont Temp）。我将寻找一个更好的示例（我的数据是数十万行，不是很好的示例）。空气质量数据集包含在基本R中。我将在我的帖子中包含一些输出。我认为最好是循环以获得您想要的输出。类似于
sappy（split（aq$Temp，aq$Month），function（x）sappy（60:90，function（y）sum（xIs）绘制这些结果的目标是什么？如果是这样，我会使用
plot（ecdf（Temp））
而不是构建这些众多的中间列。如果你想要一个dplyr解决方案
aq%>%groupby（Month）%%>%do（data.frame（t）（sapply（60:90，function（y））sum（.$Temp%data.frame（）
谢谢你的回答，它们都很好，但我意识到我的示例不好，因为我的数据实际上有四个变量（三个因子和一个连续变量），在这个示例中，三个变量（fac日、fac月、cont Temp）的中间。我将寻找一个更好的示例（我的数据有数十万行，不是很好的示例）。
Month   num_days_60 num_days_61 ... etc all the way up to 90 for example
5       8           8
6       0           0
7       0           0
8       0           0
9       0           0