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

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 = `==`))

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
...

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

这里有一个快速而肮脏的方法:

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

您可以在下面一行中将数字更改为您希望的任何数字

length(which(numbers == 4))