如何避免循环计数不同值的数量，具体取决于另一个变量？

Question

我希望在以下数据框中为每个“名称”计算不同数量的“类型”。

到目前为止，我使用了一个循环，这可能是一个糟糕的R编码习惯。你知道如何改进代码吗？

library(data.table) # for function 'as.data.table'
library(dplyr) # for function 'n_distinct'

original = data.frame(Name = c(rep(1,10),rep(2,10),rep(3,10)),
                      Type = c(1,2,1,3,1,2,1,2,3,1,4,5,4,5,4,5,4,5,4,5,6,7,8,9,6,7,8,9,6,9))

我需要这个只包含名称的数据框，以便输入从数据中获得的所有相关信息。

# creates a data table containing only one row per Name
onerow <- as.data.table(original) # from library 'data.table'
onerow <- unique(onerow, by = "Name")

# now transform 'onerow' to data frame and retain the column of interest ("Name")
onerow <- as.data.frame(onerow)
onerow <- as.data.frame(onerow[, 1])
names(onerow) <- "Name"

循环旨在计算每个名称的类型数。我的真实数据集将有超过60个人（每个人约300行，每行是记录类型），不同类型的计数范围在5到13之间。

# ugly loop to determine for each "Name" the count of different "Type"
for (i in 1:max(original$Name)){
  ssp <- assign(paste("SSP_", i, sep = ""), original[original$Name == i, ])
  # 'n_distinct' is from library 'dplyr', equivalent to length(unique(ssp$Type)), but faster
  cou <- assign(paste("count_", i, sep = ""), n_distinct(ssp$Type))
  onerow[i, 2] <- cou
}

names(onerow) <- c("Name","Count")                      

其他问题：如何避免在全球环境中创建'count_i'，'cou'和'ssp'变量？