我有一个R的答案给你。（以后，请以易于复制的格式提供您的数据！）

df <- data.frame(type = c("a", "b", "c", "d", "d", "b", "c"), 
                 person_a = c(0, 456, 0, 56, 9, 0, 78), 
                 person_b = c(45, 3452, 4, 0, 1235, 0, 0),
                 person_c = c(23462, 0, 4536, 1, 8, 0, 0))

df |> 
  tidyr::pivot_longer(cols = -c(type), names_to = "person", values_to = "count") |> 
  dplyr::group_by(person) |> 
  dplyr::filter(count != 0) |> 
  dplyr::summarize(num_types = length(unique(type))) |>
  dplyr::ungroup()

这将生成一个漂亮的小表：
| 人|类型数|
| - -|- -|
| 人_a|三个|
| 人员_B|四个|
| 人_c|三个|
此答案将针对任意数量的类型和人员进行缩放。如果数据框包含不希望聚合的其他非人员列，甚至可以按如下方式修改透视：tidyr::pivot_longer(cols = tidyselect::starts_with("person"), names_to = "person", values_to = "count")。如果要删除“person”前缀，请将以下参数添加到pivot_longer调用中：names_prefix = "person_" .

编辑

这是你想要的吗？

df |> 
  dplyr::group_by(type) |> 
  dplyr::summarize(dplyr::across(dplyr::starts_with("person"), 
                   function(person) as.numeric(max(person) > 0)))

该表如下所示：
| 类型|人_a|人员_B|人_c|
| - -|- -|- -|- -|
| 一种|第0页|一个|一个|
| B|一个|一个|第0页|
| C语言|一个|一个|一个|
| 日|一个|一个|一个|
基本上，我们将df中以“person”开头的列汇总为1（如果该类型的行中至少有一行具有正计数），否则为0。

您是否尝试过数组公式（也称为CSE公式）？请参阅以下内容：https://www.mrexcel.com/excel-tips/cse-array-formulas-excel/
可以使用多个条件（if语句）链接在一起。我经常使用SUM（IF（[condition 1]，IF（[condition 2]，1，0），0））来实现多条件计数。