计算特定元素有不同的方法

library(plyr)
numbers =c(4,23,4,23,5,43,54,56,657,67,67,435,453,435,7,65,34,435)

print(length(which(numbers==435)))

#Sum counts number of TRUE's in a vector 
print(sum(numbers==435))
print(sum(c(TRUE, FALSE, TRUE)))

#count is present in plyr library 
#o/p of count is a DataFrame, freq is 1 of the columns of data frame
print(count(numbers[numbers==435]))
print(count(numbers[numbers==435])[['freq']])

这是一维原子向量的快速解。它依赖于match()，所以它与NA兼容:

x <- c("a", NA, "a", "c", "a", "b", NA, "c")

fn <- function(x) {
  u <- unique.default(x)
  out <- list(x = u, freq = .Internal(tabulate(match(x, u), length(u))))
  class(out) <- "data.frame"
  attr(out, "row.names") <- seq_along(u)
  out
}

fn(x)

#>      x freq
#> 1    a    3
#> 2 <NA>    2
#> 3    c    2
#> 4    b    1

您还可以调整算法，使其不运行unique()。

fn2 <- function(x) {
  y <- match(x, x)
  out <- list(x = x, freq = .Internal(tabulate(y, length(x)))[y])
  class(out) <- "data.frame"
  attr(out, "row.names") <- seq_along(x)
  out
}

fn2(x)

#>      x freq
#> 1    a    3
#> 2 <NA>    2
#> 3    a    3
#> 4    c    2
#> 5    a    3
#> 6    b    1
#> 7 <NA>    2
#> 8    c    2

在需要该输出的情况下，您甚至可能不需要它来重新返回原始向量，而第二列可能就是您所需要的全部。你可以用pipe在一行中得到:

match(x, x) %>% `[`(tabulate(.), .)

#> [1] 3 2 3 2 3 1 2 2

计算特定元素有不同的方法

library(plyr)
numbers =c(4,23,4,23,5,43,54,56,657,67,67,435,453,435,7,65,34,435)

print(length(which(numbers==435)))

#Sum counts number of TRUE's in a vector 
print(sum(numbers==435))
print(sum(c(TRUE, FALSE, TRUE)))

#count is present in plyr library 
#o/p of count is a DataFrame, freq is 1 of the columns of data frame
print(count(numbers[numbers==435]))
print(count(numbers[numbers==435])[['freq']])

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

最直接的方法是求和(numbers == x)。

numbers == x创建一个在x出现的每个位置都为TRUE的逻辑向量，当求和时，逻辑向量被强制转换为numeric，将TRUE转换为1,FALSE转换为0。

但是，请注意，对于浮点数，最好使用如下格式:sum(abs(numbers - x) < 1e-6)。

我可能会这样做

length(which(numbers==x))

但实际上，更好的方法是

table(numbers)