dplyr:返回已过滤数据帧的所有列的不同值的个数

dplyr是一个R语言中用于数据处理和数据操作的包，它提供了一组简洁且一致的函数，可以对数据进行过滤、排序、分组、汇总等操作。

针对问题中的dplyr函数，返回已过滤数据帧的所有列的不同值的个数，可以使用dplyr包中的distinct()和n()函数来实现。

distinct()函数用于返回数据框中唯一的行，可以用于去重操作。n()函数用于计算行数，即返回行数的个数。

以下是使用dplyr包中的distinct()和n()函数来返回已过滤数据帧的所有列的不同值的个数的示例代码：

library(dplyr)

# 假设df为数据框，filter_condition为过滤条件
filtered_df <- df %>% filter(filter_condition)

# 使用distinct()函数去重
distinct_values <- filtered_df %>% distinct()

# 使用n()函数计算不同值的个数
count <- filtered_df %>% distinct() %>% summarise(count = n())

# 输出结果
print(count)

在上述代码中，首先使用filter()函数根据给定的过滤条件对数据框进行过滤，得到过滤后的数据框filtered_df。然后使用distinct()函数对filtered_df进行去重操作，得到不重复的数据框distinct_values。最后使用summarise()函数和n()函数计算distinct_values中不同值的个数，并将结果存储在count变量中。

这样，count变量中就包含了已过滤数据帧的所有列的不同值的个数。

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