R中有几个变量的频率表

在R中，有几个变量的频率表：

1. freq()：计算指定变量的频率，可以指定计算某个区间内的频率，例如：freq(x, from = 0, to = 100)。
2. table()：计算指定变量的频率，直接使用table()函数，例如：table(x)。
3. prop.table()：计算指定变量的比例，可以指定计算某个区间内的比例，例如：prop.table(x, from = 0, to = 100)。
4. tabyl()：综合了table()和prop.table()，可以同时显示频率和比例，例如：tabyl(x, prop = TRUE, summary = TRUE)。
5. dplyr::count()：计算指定变量在各分组中的数量，例如：group_by(x) %>% count()。
6. dplyr::n()：计算指定变量的总数量，例如：n(x)。
7. dplyr::sum()：计算指定变量的总和，例如：group_by(x) %>% summarize(total = sum(y))。
8. dplyr::mean()：计算指定变量的平均值，例如：group_by(x) %>% summarize(mean = mean(y))。
9. dplyr::median()：计算指定变量的中位数，例如：group_by(x) %>% summarize(median = median(y))。
10. dplyr::quantile()：计算指定变量的分位数，例如：group_by(x) %>% summarize(quantile = quantile(y, 0:100))。
11. dplyr::slice()：从数据框中提取指定位置的元素，例如：slice(data, 1:3)。
12. dplyr::select()：从数据框中提取指定列或表达式，例如：select(data, x, y, z)。
13. dplyr::rename()：修改数据框中列的名称，例如：rename(data, x = Name, y = Age)。
14. dplyr::group_by()：将数据框按照指定变量分组，例如：group_by(data, Category)。
15. dplyr::summarize()：对分组后的数据进行汇总，例如：group_by(data, Category) %>% summarize(total = sum(Sales))。
16. dplyr::mutate()：在分组后的数据中添加新变量，例如：group_by(data, Category) %>% mutate(Sales = Sales * 2)。
17. dplyr::filter()：从数据中筛选出满足条件的数据，例如：filter(data, x > 10)。
18. dplyr::distinct()：去除重复的数据，例如：distinct(data, Name)。
19. dplyr::select()：从数据中提取指定列或表达式，例如：select(data, x, y, z)。
20. dplyr::rename()：修改数据中列的名称，例如：rename(data, Name = Username, Age = Userage)。
21. dplyr::group_by()：将数据按照指定变量分组，例如：group_by(data, Category)。
22. dplyr::summarize()：对分组后的数据进行汇总，例如：group_by(data, Category) %>% summarize(total = sum(Sales))。
23. dplyr::mutate()：在分组后的数据中添加新变量，例如：group_by(data, Category) %>% mutate(Sales = Sales * 2)。
24. dplyr::filter()：从数据中筛选出满足条件的数据，例如：filter(data, x > 10)。
25. dplyr::distinct()：去除重复的数据，例如：distinct(data, Name)。
26. dplyr::select()：从数据中提取指定列或表达式，例如：select(data, x, y, z)。
27. dplyr::rename()：修改数据中列的名称，例如：rename(data, Name = Username, Age = Userage)。
28. dplyr::group_by()：将数据按照指定变量分组，例如：`group_