我可能会这样做

length(which(numbers==x))

但实际上，更好的方法是

table(numbers)

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
...

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

这里有一个快速而肮脏的方法:

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

你可以创建一个函数来得到结果。

# your list
numbers <- c(4,23,4,23,5,43,54,56,657,67,67,435,
         453,435,324,34,456,56,567,65,34,435)

function1<-function(x){
    if(x==value){return(1)}else{ return(0) }
}

# set your value here
value<-4

# make a vector which return 1 if it equal to your value, 0 else
vector<-sapply(numbers,function(x) function1(x))
sum(vector)

结果:2

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