R 有没有更好的方法获得与表（vec）相同的输出，其中vec是一个向量？

假设我有一个向量，我不知道它的唯一元素（这里是1和2）

原因：我很想知道是否有更好的方法。另外，我注意到在

base

实现中有一个

for

循环（除了.C调用）。我不知道这是否是一个大问题，但当我做类似的事情时

R> table(rep(1:1000,100000))

R需要很长时间。我相信这是因为100000这个庞大的数字。但是有没有办法让它更快呢

编辑除了

Chase的

答案之外，这也做得很好

R> rle(sort(sampData))

---

这是一个有趣的问题——我很想看到关于这个问题的其他想法。查看

table（）

的源代码可以发现它是基于

tablate（）

构建的

tablate（）

显然有一些奇怪之处，即它只处理正整数，并返回一个没有名称的整数向量。我们可以在向量上使用

unique（）

来应用

names（）

。如果需要将零值或负值制成表格，我想有必要回顾一下

table（）

，因为根据帮助页面上的示例，

tablate（）

似乎无法做到这一点

table2 <- function(data) {
    x <- tabulate(data)
    y <- sort(unique(data))
    names(x) <- y
    return(x)   
    }

---

谢谢你的好办法。事实上，我也是这么想的。我很好奇是否有使用lappy或（出于我的喜好）使用plyr函数（summary等）的解决方案。（我知道Lappy不一定能提高速度）@suncoolsu-你看过

plyr

中的

count（）

吗？我以前不知道，但你的评论让我无法找到它。可能是另一个可行的选择。嗯，

sort

inside

unique

是多余的；删除它会使此数据的

table2

速度提高3倍。@mbq-你说得对，我们可以

排序
外部
唯一
。我们确实需要排序，因为
unique
将返回此数据的
51432
，因此如果不对其进行排序，则不会给出正确的结果…尽管排序5个值与1M个值显然要便宜得多。很好的捕捉。很好的一点，它确实是整数所必需的；对于系数，您只需将
级别
复制到
表格
的输出。
R> rle(sort(sampData))

table2 <- function(data) {
    x <- tabulate(data)
    y <- sort(unique(data))
    names(x) <- y
    return(x)   
    }

> set.seed(42)
> sampData <- sample(1:5, 10000000, TRUE, prob = c(.3,.25, .2, .15, .1))
> 
> system.time(table(sampData))
   user  system elapsed 
  4.869   0.669   5.503 
> system.time(table2(sampData))
 user  system elapsed 
0.410   0.200   0.605
> 
> table(sampData)
sampData
      1       2       3       4       5 
2999200 2500232 1998652 1500396 1001520 
> table2(sampData)
      1       2       3       4       5 
2999200 2500232 1998652 1500396 1001520 

library(plyr)
 system.time(count(sampData))
   user  system elapsed 
  1.620   0.870   2.483