R同时使用melt（）和dcast（）以及分类变量和数字变量

我是R编程的新手，这是我在Stackoverflow上的第一个问题

假设我有一个包含4列的数据框：
（1） 个人ID（数字）
（2） 个人道德（因素）
（3） 城市因素
（4） 拥有的图书数量（数字）

代码给出了此类表格的总和：

names(mycounts)<-gsub("Morality_","",names(mycounts))
mycounts
      City Bad guy Good guy
1 NiceCity       3        2
2 UglyCity       2        3

姓名（mycounts）城市坏人好人书籍

#>1尼斯城3 2[尼斯城图书总数]

---

#>2丑陋城市2 3[丑陋城市的图书总数]

你的意思是这样的吗：

mydf%>%
融化(
idvars=c（“城市”），
measure.vars=c（“道德”）
) %>%
dcast(
城市~变量+值，
value.var=“图书”，
填充=0，
fun.aggregate=总和
)
#>城市道德·坏人道德·好人
#>1尼斯城18 42
#>2丑陋12 63

您好，谢谢您的回复。但这不是我的问题。如果我不够清楚，我道歉。我想得到一个表，其中两列是分类变量

道德
的每个类别的计数，第三列是数字变量
图书
在每个城市的总和。
缺少列%
）例如，对于您的代码，它不起作用。
mycounts<-melt(mydf,
               idvars = c("City"),
               measure.vars = c("Morality"))%>%
  dcast(City~variable+value,
        value.var="value",fill=0,fun.aggregate=length)

names(mycounts)<-gsub("Morality_","",names(mycounts))
mycounts
      City Bad guy Good guy
1 NiceCity       3        2
2 UglyCity       2        3