使用表，但不与名称比较:

numbers <- c(4,23,4,23,5,43,54,56,657,67,67,435)
x <- 67
numbertable <- table(numbers)
numbertable[as.character(x)]
#67 
# 2 

当您多次使用不同元素的计数时，Table非常有用。如果你只需要一个计数，使用sum(numbers == x)

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)。

也有计数(数字)从plyr包。在我看来，比餐桌方便多了。

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

2021年的基本解决方案

aggregate(numbers, list(num=numbers), length)

       num x
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

tapply(numbers, numbers, length)
  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 

by(numbers, list(num=numbers), length)
num: 4
[1] 2
-------------------------------------- 
num: 5
[1] 1
-------------------------------------- 
num: 23
[1] 2
-------------------------------------- 
num: 34
[1] 2
-------------------------------------- 
num: 43
[1] 1
-------------------------------------- 
num: 54
[1] 1
-------------------------------------- 
num: 56
[1] 2
-------------------------------------- 
num: 65
[1] 1
-------------------------------------- 
num: 67
[1] 2
-------------------------------------- 
num: 324
[1] 1
-------------------------------------- 
num: 435
[1] 3
-------------------------------------- 
num: 453
[1] 1
-------------------------------------- 
num: 456
[1] 1
-------------------------------------- 
num: 567
[1] 1
-------------------------------------- 
num: 657
[1] 1

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。