从R中大型矩阵的行中计算指定值的快速方法

MC是一个非常大的矩阵，1E6行（或更多）和500列。我试图获得每列的值1到13的出现次数。有时，其中一个值的出现次数为零。我想我的最终输出是一个300X13矩阵（或数据帧）与这些计数值。我想知道是否有人能提出一种比我目前拥有的更有效的方式，即：

MCct<-matrix(0,500,13)
for (j in 1:500){
for (i in 1:13){
MCct[j,i]<-length(which(MC[,j]==i))}}

---

MCct您可以使用
sapply
（从1迭代到13）和
colSums
（将
j
的列相加）：

MCct您可以使用
sapply
（从1迭代到13）和
colSums
（将
j
的列相加）：

MCct
表
可以计算零次出现，您只需要创建一个具有整个级别范围的因子，例如

apply(MC, 2, function(x) table(factor(x, levels=1:13)))

但这并不像@Patronus解决方案那样有效。
表可以计算零次出现，您只需要创建一个具有整个级别范围的系数，例如

apply(MC, 2, function(x) table(factor(x, levels=1:13)))

但这并不像@Patronus解决方案那样有效。
假设您有一组感兴趣的值

set <- 1:4
n = length(set)

v
的第一个
n
元素汇总了设置元素1..n出现在
m
的第一列中的次数。
v
的第二个
n
元素汇总了集合元素1..n出现在
m
的第二列中的次数，以此类推。将其重塑为所需的矩阵，其中每行表示集合的相应成员

matrix(v, ncol=ncol(m))

假设您有一组感兴趣的值

set <- 1:4
n = length(set)

v
的第一个
n
元素汇总了设置元素1..n出现在
m
的第一列中的次数。
v
的第二个
n
元素汇总了集合元素1..n出现在
m
的第二列中的次数，以此类推。将其重塑为所需的矩阵，其中每行表示集合的相应成员

matrix(v, ncol=ncol(m))

您还可以将对
apply
函数的调用替换为
colSums（MC==i）
，我认为这会更快。谢谢您的帮助！您还可以将对
apply
函数的调用替换为
colSums（MC==i）
，我认为这会更快。谢谢您的帮助！谢谢你的回答！谢谢你的回答！谢谢你的回答！谢谢你的回答！
v <- tabulate(idx, nbin = n * ncol(m))

matrix(v, ncol=ncol(m))