我有一个数字向量:
numbers <- c(4,23,4,23,5,43,54,56,657,67,67,435,
453,435,324,34,456,56,567,65,34,435)
我如何让R计算x值在向量中出现的次数?
我有一个数字向量:
numbers <- c(4,23,4,23,5,43,54,56,657,67,67,435,
453,435,324,34,456,56,567,65,34,435)
我如何让R计算x值在向量中出现的次数?
当前回答
下面是一种可以用dplyr实现的方法:
library(tidyverse)
numbers <- c(4,23,4,23,5,43,54,56,657,67,67,435,
453,435,324,34,456,56,567,65,34,435)
ord <- seq(1:(length(numbers)))
df <- data.frame(ord,numbers)
df <- df %>%
count(numbers)
numbers n
<dbl> <int>
1 4 2
2 5 1
3 23 2
4 34 2
5 43 1
6 54 1
7 56 2
8 65 1
9 67 2
10 324 1
11 435 3
12 453 1
13 456 1
14 567 1
15 657 1
其他回答
另外一个我觉得方便的方法是:
numbers <- c(4,23,4,23,5,43,54,56,657,67,67,435,453,435,324,34,456,56,567,65,34,435)
(s<-summary (as.factor(numbers)))
这将数据集转换为因子,然后summary()为我们提供控制总数(唯一值的计数)。
输出是:
4 5 23 34 43 54 56 65 67 324 435 453 456 567 657
2 1 2 2 1 1 2 1 2 1 3 1 1 1 1
如果愿意,可以将其存储为数据帧。
as.data.frame(cbind(Number = names(s),Freq = s), stringsAsFactors=F, row.names = 1:length(s))
这里row.names用于重命名行名。 在不使用row.names的情况下,s中的列名被用作new dataframe中的行名
输出是:
Number Freq
1 4 2
2 5 1
3 23 2
4 34 2
5 43 1
6 54 1
7 56 2
8 65 1
9 67 2
10 324 1
11 435 3
12 453 1
13 456 1
14 567 1
15 657 1
你可以使用table():
> a <- table(numbers)
> a
numbers
4 5 23 34 43 54 56 65 67 324 435 453 456 567 657
2 1 2 2 1 1 2 1 2 1 3 1 1 1 1
然后你可以对它进行子集:
> a[names(a)==435]
435
3
或者将它转换为data.frame,如果你更喜欢使用它:
> as.data.frame(table(numbers))
numbers Freq
1 4 2
2 5 1
3 23 2
4 34 2
...
使用表,但不与名称比较:
numbers <- c(4,23,4,23,5,43,54,56,657,67,67,435)
x <- 67
numbertable <- table(numbers)
numbertable[as.character(x)]
#67
# 2
当您多次使用不同元素的计数时,Table非常有用。如果你只需要一个计数,使用sum(numbers == x)
这里有一个快速而肮脏的方法:
x <- 23
length(subset(numbers, numbers==x))
2021年的基本解决方案
aggregate(numbers, list(num=numbers), length)
num x
1 4 2
2 5 1
3 23 2
4 34 2
5 43 1
6 54 1
7 56 2
8 65 1
9 67 2
10 324 1
11 435 3
12 453 1
13 456 1
14 567 1
15 657 1
tapply(numbers, numbers, length)
4 5 23 34 43 54 56 65 67 324 435 453 456 567 657
2 1 2 2 1 1 2 1 2 1 3 1 1 1 1
by(numbers, list(num=numbers), length)
num: 4
[1] 2
--------------------------------------
num: 5
[1] 1
--------------------------------------
num: 23
[1] 2
--------------------------------------
num: 34
[1] 2
--------------------------------------
num: 43
[1] 1
--------------------------------------
num: 54
[1] 1
--------------------------------------
num: 56
[1] 2
--------------------------------------
num: 65
[1] 1
--------------------------------------
num: 67
[1] 2
--------------------------------------
num: 324
[1] 1
--------------------------------------
num: 435
[1] 3
--------------------------------------
num: 453
[1] 1
--------------------------------------
num: 456
[1] 1
--------------------------------------
num: 567
[1] 1
--------------------------------------
num: 657
[1] 1