如何计算向量在列表中出现的次数？在R

我有一个10000个向量的列表，每个向量可能有不同的元素和不同的长度。我想知道我有多少个唯一向量，以及每个唯一向量在列表中出现的频率

我想方法是函数“unique”，但我不知道如何使用它来获得每个向量的重复次数

所以我想得到的是这样的东西：

“a”“b”“c”d“301

“a”277

“b”c“49

作为字母、每个唯一向量的内容和数字，重复的频率是多少

我真的很感激任何可能的帮助

事先非常感谢

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蒂娜。

也许你应该看看

表格

：

一些样本数据：

myList <- list(A = c("A", "B"),
               B = c("A", "B"),
               C = c("B", "A"),
               D = c("A", "B", "B", "C"),
               E = c("A", "B", "B", "C"),
               F = c("A", "C", "B", "B"))

您不指定顺序是否重要（即，A、B是否与B、A相同）。如果有，您可以尝试以下方法：

table(sapply(myList, function(x) paste(sort(x), collapse = ",")))
# 
#     A,B A,B,B,C 
#       3       3 

将其包装在

data.frame

中，以获得垂直输出，而不是水平输出，这可能更易于阅读

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另外，一定要按照建议阅读

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事实上，我只是在猜测你想做什么。

我可以问你

rle（sort（sappy（myList，paste，collapse=“，”））

是慢还是快？R的TIMTOWDI杀了我。。。[我明天总可以尝试一些玩具的例子，是的……但可能很琐碎]@伏特加，不知道。尝试使用rbenchmark或microbenchmark软件包运行一些基准测试。使用表：15.734对20.212，在6000个元素的列表上运行更快。@伏特加，谢谢测试。在R中确实有很多不同的方法来做事情，但这是我喜欢R的地方。我不知道我是否会在5秒钟内失去睡眠：）我喜欢perl的TIMTOWTDIness…现在有时候我觉得有点迷茫，只要我只是从R开始，可能是由于它的不同方法，一般来说，关于标准命令式/oop编程。在本例中，差异并没有那么大（有6000个元素），但我正试图了解所有的性能问题，因为我看到了周围巨大差异的示例。谢谢你的帮助！

table(sapply(myList, function(x) paste(sort(x), collapse = ",")))
# 
#     A,B A,B,B,C 
#       3       3