在R中有一个标准函数

汇总(数字)

这里有一个快速而肮脏的方法:

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

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
...

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

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']])