试试看
先建立csv
grade type quantiy
1      A 理科       9
2      B 理科      26
3      C 理科       5
4      D 理科       4
5      A 工科      61
6      B 工科      94
7      C 工科      39
8      D 工科       6
9      A 文科       5
10     B 文科       6
11     C 文科       3
12     D 文科       1

school <- read.csv(file="d:/R/R/school.csv", header =T)
school

attach(school)
xtabs(quantiy ~ grade + type, data = school) #得到交叉表

library(gmodels)  #需要gmodels 包
b <- xtabs(quantiy ~ grade + type, data =school)
CrossTable(b,digits = 2,prop.r =F, prop.c = F,prop.chisq = F, format ="SPSS")  #总百分频数

barplot(b,beside= T, legend.text= rownames(b),ylim=c(0,100))  #条形图，直方图用hist

pie(quantiy[type == "理科"],label =school$grade,main="理科") #pie图，真要环图？。。。function。。

通过这样输入数据，我会的。
proc freq ；
table grade*type;
weight quantity;
run;
但是感觉那样输入数据麻烦了。有没有调用sql语言可以实现的呢？

在原始的数据中，
不会是 你给的交叉表。
所以我这个建立 是后面的方便
也才具有可编程

原始数据中，可以更偏向于：
grade type   description quantiy
1      A 理科     。。    1
2      B 理科    。。      1
3      C 理科   。。       1
4      D 理科     。。    0
5      A 工科    。。      0
6      B 工科    。。      1
7      C 工科    。。      0
8      D 工科     。。     1
。。。。。。。  

这种类型。r 再进行读取。

再用 aggregate（）相同多因子间，数据集合等

aggregate(quantiy ~ grade + type, data=aaaa， sum）#grade和type因子都相同的情况下， 对 quantity项求和

就会得到如
  grade type quantiy
1      A 理科       9
2      B 理科      26
3      C 理科       5
4      D 理科       4
5      A 工科      61
6      B 工科      94
7      C 工科      39
8      D 工科       6
9      A 文科       5
10     B 文科       6
11     C 文科       3
12     D 文科       1
这种类似的

谢谢了。

学习一下，谢谢