在R中有一个标准函数

汇总(数字)

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)。

这可以用outer来完成，以获得一个等式矩阵，后面跟着rowsum，具有明显的含义。 为了将计数和数字放在同一个数据集中，首先创建data.frame。如果需要分离输入和输出，则不需要此步骤。

df <- data.frame(No = numbers)
df$count <- rowSums(outer(df$No, df$No, FUN = `==`))

下面是一种可以用dplyr实现的方法:

library(tidyverse)

numbers <- c(4,23,4,23,5,43,54,56,657,67,67,435,
             453,435,324,34,456,56,567,65,34,435)
ord <- seq(1:(length(numbers)))

df <- data.frame(ord,numbers)

df <- df %>%
  count(numbers)

numbers     n
     <dbl> <int>
 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
...