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

另外一个我觉得方便的方法是:

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帧。

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

这里row.names用于重命名行名。 在不使用row.names的情况下，s中的列名被用作new dataframe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

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))

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
...

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。