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']])

这里有一个快速而肮脏的方法:

x <- 23
length(subset(numbers, numbers==x))

我可能会这样做

length(which(numbers==x))

但实际上，更好的方法是

table(numbers)

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。

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