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

在R中有一个标准函数

汇总(数字)

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

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。

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)。