一个一个统计vector中多个数的出现次数
Count occurence of multiple numbers in vector one by one
我有两个向量
a <- c(1, 5, 2, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 1, 2)
b <- (1, 2, 3, 4, 5, 6)
我想知道b中的每个元素在a中出现了多少次。所以结果应该是
c(3, 3, 2, 1, 2, 0)
我发现的所有方法，如 match()、==、%in% 等，都不适合整个向量。我知道我可以对 b,
中的所有元素使用循环
for (i in 1:length(b)) {
c[I] <- sum(a==b, na.rm=TRUE)
}
但这经常使用并且需要很长时间。这就是为什么我正在寻找一种矢量化方式，或者一种使用 apply().
的方式
这是一个基本的 R 选项，使用 sapply 和 which:
a <- c(1, 5, 2, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 1, 2)
b <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
sapply(b, function(x) length(which(a == x)))
[1] 3 3 2 1 2 0
这是一个向量化的方法
x = expand.grid(b,a)
rowSums( matrix(x$Var1 == x$Var2, nrow = length(b)))
# [1] 3 3 2 1 2 0
您可以使用 factor 和 table
table(factor(a, unique(b)))
#
#1 2 3 4 5 6
#3 3 2 1 2 0
既然你提到了 match，这里有一个没有 sapply 循环的可能性（感谢@thelatemail）
table(factor(match(a, b), unique(b)))
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#1 2 3 4 5 6
#3 3 2 1 2 0
我有两个向量
a <- c(1, 5, 2, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 1, 2)
b <- (1, 2, 3, 4, 5, 6)
我想知道b中的每个元素在a中出现了多少次。所以结果应该是
c(3, 3, 2, 1, 2, 0)
我发现的所有方法，如 match()、==、%in% 等，都不适合整个向量。我知道我可以对 b,
for (i in 1:length(b)) {
c[I] <- sum(a==b, na.rm=TRUE)
}
但这经常使用并且需要很长时间。这就是为什么我正在寻找一种矢量化方式，或者一种使用 apply().
这是一个基本的 R 选项，使用 sapply 和 which:
a <- c(1, 5, 2, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 1, 2)
b <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
sapply(b, function(x) length(which(a == x)))
[1] 3 3 2 1 2 0
这是一个向量化的方法
x = expand.grid(b,a)
rowSums( matrix(x$Var1 == x$Var2, nrow = length(b)))
# [1] 3 3 2 1 2 0
您可以使用 factor 和 table
table(factor(a, unique(b)))
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#3 3 2 1 2 0
既然你提到了 match，这里有一个没有 sapply 循环的可能性（感谢@thelatemail）
table(factor(match(a, b), unique(b)))
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