也有计数(数字)从plyr包。在我看来，比餐桌方便多了。

我的首选解决方案使用rle，它将返回一个值(在您的示例中是标签x)和一个长度，它表示该值按顺序出现了多少次。

通过结合rle和sort，可以非常快速地计算任何值出现的次数。这对解决更复杂的问题很有帮助。

例子:

> numbers <- c(4,23,4,23,5,43,54,56,657,67,67,435,453,435,324,34,456,56,567,65,34,435)
> a <- rle(sort(numbers))
> a
  Run Length Encoding
    lengths: int [1:15] 2 1 2 2 1 1 2 1 2 1 ...
    values : num [1:15] 4 5 23 34 43 54 56 65 67 324 ...

如果你想要的值没有显示，或者你需要为以后存储该值，创建一个data.frame。

> b <- data.frame(number=a$values, n=a$lengths)
> b
    values n
 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

我发现我很少想知道一个值的频率，而不是所有值的频率，rle似乎是获得计数和存储所有值的最快方法。

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

如果你想计算随后出现的次数，你可以使用sapply函数:

index<-sapply(1:length(numbers),function(x)sum(numbers[1:x]==numbers[x]))
cbind(numbers, index)

输出:

        numbers index
 [1,]       4     1
 [2,]      23     1
 [3,]       4     2
 [4,]      23     2
 [5,]       5     1
 [6,]      43     1
 [7,]      54     1
 [8,]      56     1
 [9,]     657     1
[10,]      67     1
[11,]      67     2
[12,]     435     1
[13,]     453     1
[14,]     435     2
[15,]     324     1
[16,]      34     1
[17,]     456     1
[18,]      56     2
[19,]     567     1
[20,]      65     1
[21,]      34     2
[22,]     435     3

也有计数(数字)从plyr包。在我看来，比餐桌方便多了。

一个选项是使用vctrs库中的vec_count()函数:

vec_count(numbers)

   key count
1  435     3
2   67     2
3    4     2
4   34     2
5   56     2
6   23     2
7  456     1
8   43     1
9  453     1
10   5     1
11 657     1
12 324     1
13  54     1
14 567     1
15  65     1

默认顺序将最常用的值放在顶部。如果根据键进行排序(类似table()的输出):

vec_count(numbers, sort = "key")

   key count
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