462

我有一个数字向量:

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

如何让 R 计算值x在向量中出现的次数?

4

20 回答 20

589

您可以使用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化:

> a[names(a)==435]
435 
  3

如果您更愿意使用它,或者将其转换为 data.frame:

> as.data.frame(table(numbers))
   numbers Freq
1        4    2
2        5    1
3       23    2
4       34    2
...
于 2009-12-17T17:25:59.523 回答
301

最直接的方法是sum(numbers == x)

numbers == x创建一个逻辑向量,在 x 出现的每个位置都为 TRUE,并且当suming 时,逻辑向量被强制转换为将 TRUE 转换为 1 和 FALSE 为 0 的数字。

但是,请注意,对于浮点数,最好使用以下内容:sum(abs(numbers - x) < 1e-6)

于 2009-12-17T18:09:42.727 回答
76

我可能会做这样的事情

length(which(numbers==x))

但实际上,更好的方法是

table(numbers)
于 2009-12-17T17:55:16.860 回答
40

还有count(numbers)plyr包。比table我认为的方便得多。

于 2013-06-06T14:49:12.340 回答
37

我首选的解决方案使用rle,它将返回一个值(x在您的示例中为标签)和一个长度,该长度表示该值按顺序出现的次数。

通过与 结合rlesort您可以非常快速地计算任何值出现的次数。这有助于解决更复杂的问题。

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 ...

如果您想要的值没有出现,或者您需要存储该值以备后用,请创建a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而不是所有值的频率,而 rle 似乎是获取计数和存储所有值的最快方法。

于 2012-12-13T21:43:28.117 回答
22

R中有一个标准函数

tabulate(numbers)

于 2012-04-19T13:13:15.283 回答
13
numbers <- c(4,23,4,23,5,43,54,56,657,67,67,435 453,435,324,34,456,56,567,65,34,435)

> length(grep(435, numbers))
[1] 3


> length(which(435 == numbers))
[1] 3


> require(plyr)
> df = count(numbers)
> df[df$x == 435, ] 
     x freq
11 435    3


> sum(435 == numbers)
[1] 3


> sum(grepl(435, numbers))
[1] 3


> sum(435 == numbers)
[1] 3


> tabulate(numbers)[435]
[1] 3


> table(numbers)['435']
435 
  3 


> length(subset(numbers, numbers=='435')) 
[1] 3
于 2017-06-07T13:14:06.400 回答
11

如果要统计后续出现的次数,可以使用以下sapply功能:

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
于 2015-05-15T12:35:40.720 回答
9

这是一种快速而肮脏的方式:

x <- 23
length(subset(numbers, numbers==x))
于 2009-12-17T17:27:54.823 回答
7

您可以在以下行中将数字更改为您想要的任何值

length(which(numbers == 4))
于 2016-02-18T09:34:54.150 回答
4

我觉得方便的另一种方法是:

numbers <- c(4,23,4,23,5,43,54,56,657,67,67,435,453,435,324,34,456,56,567,65,34,435)
(s<-summary (as.factor(numbers)))

这会将数据集转换为因子,然后 summary() 为我们提供控制总数(唯一值的计数)。

输出是:

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 

如果愿意,可以将其存储为数据框。

as.data.frame(cbind(Number = names(s),Freq = s), stringsAsFactors=F, row.names = 1:length(s))

这里 row.names 已用于重命名行名。在不使用 row.names 的情况下,s 中的列名用作新数据框中的行名

输出是:

     Number Freq
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
于 2014-12-26T07:11:31.283 回答
4

使用表格但不与names

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 

table当您多次使用不同元素的计数时很有用。如果您只需要一个计数,请使用sum(numbers == x)

于 2014-12-26T17:06:41.997 回答
2

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']])
于 2018-11-16T16:56:04.503 回答
2

对于一维原子向量,这是一个非常快速的解决方案。它依赖于match(),因此它与 兼容NA

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。你可以用管道在一行中得到它:

match(x, x) %>% `[`(tabulate(.), .)

#> [1] 3 2 3 2 3 1 2 2
于 2020-03-12T16:40:15.913 回答
2

一种选择是使用库vec_count()中的函数vctrs

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

默认排序将最常见的值放在顶部。如果要根据键进行排序(类似table()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
于 2020-06-26T12:15:49.490 回答
1

一种在长向量上相对较快并提供方便输出的方法是使用lengths(split(numbers, numbers))(注意末尾的Slengths):

# Make some integer vectors of different sizes
set.seed(123)
x <- sample.int(1e3, 1e4, replace = TRUE)
xl <- sample.int(1e3, 1e6, replace = TRUE)
xxl <-sample.int(1e3, 1e7, replace = TRUE)

# Number of times each value appears in x:
a <- lengths(split(x,x))

# Number of times the value 64 appears:
a["64"]
#~ 64
#~ 15

# Occurences of the first 10 values
a[1:10]
#~ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 
#~ 13 12  6 14 12  5 13 14 11 14 

输出只是一个命名向量。
速度似乎与JBeckerrle提出的相当,甚至在非常长的向量上还要快一些。这是R 3.6.2中的一个微基准测试,其中包含一些建议的功能:

library(microbenchmark)

f1 <- function(vec) lengths(split(vec,vec))
f2 <- function(vec) table(vec)
f3 <- function(vec) rle(sort(vec))
f4 <- function(vec) plyr::count(vec)

microbenchmark(split = f1(x),
               table = f2(x),
               rle = f3(x),
               plyr = f4(x))
#~ Unit: microseconds
#~   expr      min        lq      mean    median        uq      max neval  cld
#~  split  402.024  423.2445  492.3400  446.7695  484.3560 2970.107   100  b  
#~  table 1234.888 1290.0150 1378.8902 1333.2445 1382.2005 3203.332   100    d
#~    rle  227.685  238.3845  264.2269  245.7935  279.5435  378.514   100 a   
#~   plyr  758.866  793.0020  866.9325  843.2290  894.5620 2346.407   100   c 

microbenchmark(split = f1(xl),
               table = f2(xl),
               rle = f3(xl),
               plyr = f4(xl))
#~ Unit: milliseconds
#~   expr       min        lq      mean    median        uq       max neval cld
#~  split  21.96075  22.42355  26.39247  23.24847  24.60674  82.88853   100 ab 
#~  table 100.30543 104.05397 111.62963 105.54308 110.28732 168.27695   100   c
#~    rle  19.07365  20.64686  23.71367  21.30467  23.22815  78.67523   100 a  
#~   plyr  24.33968  25.21049  29.71205  26.50363  27.75960  92.02273   100  b 

microbenchmark(split = f1(xxl),
               table = f2(xxl),
               rle = f3(xxl),
               plyr = f4(xxl))
#~ Unit: milliseconds
#~   expr       min        lq      mean    median        uq       max neval  cld
#~  split  296.4496  310.9702  342.6766  332.5098  374.6485  421.1348   100 a   
#~  table 1151.4551 1239.9688 1283.8998 1288.0994 1323.1833 1385.3040   100    d
#~    rle  399.9442  430.8396  464.2605  471.4376  483.2439  555.9278   100   c 
#~   plyr  350.0607  373.1603  414.3596  425.1436  437.8395  506.0169   100  b  

重要的是,唯一也计算缺失值数量的函数NAplyr::count. 这些也可以单独使用sum(is.na(vec))

于 2020-02-21T15:09:30.160 回答
1

这是您可以使用 dplyr 执行此操作的一种方法:

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
于 2020-07-11T13:25:20.503 回答
1

2021年base r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

于 2021-08-31T15:17:18.150 回答
0

这可以通过outer得到一个等式矩阵来完成,然后是rowSums,具有明显的含义。
为了numbers在同一个数据集中进行计数,首先创建一个 data.frame。如果您想要单独的输入和输出,则不需要此步骤。

df <- data.frame(No = numbers)
df$count <- rowSums(outer(df$No, df$No, FUN = `==`))
于 2018-12-17T15:52:21.973 回答
0

您可以创建一个函数来为您提供结果。

# 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

于 2020-11-13T14:28:18.133 回答