我使用以下命令：
table(factor("list",levels=1:"n")
带有“列表”：（示例）a = c(1,3,4,3)
和 levels = 1:5，还要考虑 2 和 5。
对于非常大的数据集，我的代码似乎非常无效。
有没有人知道一个隐藏的库或一个代码片段来使它更快？
table() 有没有有效的替代方法？
•
问答
wowkrad 回答：table() 有没有有效的替代方法？
我们可以使用 fnobs 中的 collapse，这样会很有效
library(collapse)
fnobs(df,g = df$X1)
在base R中，tabulate比table更有效率
tabulate(df$X1)
[1] 9 6 15 13 11 9 7 9 11 10
这不完全是您要找的，但也许您可以使用它：
library(dplyr)
set.seed(8192)
df <- data.frame(X1 = sample(1:10,100,replace = TRUE))
df %>%
count(X1)
返回
X1 n
1 1 9
2 2 6
3 3 15
4 4 13
5 5 11
6 6 9
7 7 7
8 8 9
9 9 11
10 10 10
如果你需要计算更多的数字（包括缺失的数字），你可以使用
library(tidyr)
library(dplyr)
df2 <- data.frame(X1 = 1:12)
df %>%
count(X1) %>%
right_join(df2,by="X1") %>%
mutate(n = replace_na(n,0L))
得到
X1 n
1 1 9
2 2 6
3 3 15
4 4 13
5 5 11
6 6 9
7 7 7
8 8 9
9 9 11
10 10 10
11 11 0
12 12 0
我们也可以使用 janitor::tabyl，
（还从亲爱的Martin那里借用了df）：
library(janitor)
df %>%
tabyl(X1) %>%
adorn_totals()
X1 n percent
1 9 0.09
2 6 0.06
3 15 0.15
4 13 0.13
5 11 0.11
6 9 0.09
7 7 0.07
8 9 0.09
9 11 0.11
10 10 0.10
Total 100 1.00
使用 aggregate 的基本 R 选项（从 @Martin Gal 借用 df）
> aggregate(. ~ X1,cbind(df,n = 1),sum)
X1 n
1 1 9
2 2 6
3 3 15
4 4 13
5 5 11
6 6 9
7 7 7
8 8 9
9 9 11
10 10 10
另一种选择是使用 hist
> hist(df$X1,plot = FALSE,right = FALSE)[c("breaks","counts")]
$breaks
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
$counts
[1] 9 6 15 13 11 9 7 9 21
TL;DR 获胜者是 base::tabulate。
总而言之，基本目标是性能，因此我准备了 microbenchmark 所有提供的解决方案。我使用小的和更大的向量，两个不同的场景。对于我机器上的 collapse 包，我必须下载最新的 Rcpp 包 1.0.7（以抑制崩溃）。即使是我添加的 Rcpp solution 也比 base::tabulate 慢。
suppressMessages(library(janitor))
suppressMessages(library(collapse))
suppressMessages(library(dplyr))
suppressMessages(library(cpp11))
# source https://stackoverflow.com/questions/31001392/rcpp-version-of-tabulate-is-slower-where-is-this-from-how-to-understand
Rcpp::cppFunction('IntegerVector tabulate_rcpp(const IntegerVector& x,const unsigned max) {
IntegerVector counts(max);
for (auto& now : x) {
if (now > 0 && now <= max)
counts[now - 1]++;
}
return counts;
}')
set.seed(1234)
a = c(1,3,4,3)
levels = 1:5
df <- data.frame(X1 = a)
microbenchmark::microbenchmark(tabulate_rcpp = {tabulate_rcpp(df$X1,max(df$X1))},base_table = {base::table(factor(df$X1,1:max(df$X1)))},stats_aggregate = {stats::aggregate(. ~ X1,sum)},graphics_hist = {hist(df$X1,"counts")]},janitor_tably = {adorn_totals(tabyl(df,X1))},collapse_fnobs = {fnobs(df,df$X1)},base_tabulate = {tabulate(df$X1)},dplyr_count = {count(df,X1)})
#> Unit: microseconds
#> expr min lq mean median uq max
#> tabulate_rcpp 2.959 5.9800 17.42326 7.9465 9.5435 883.561
#> base_table 48.524 59.5490 72.42985 66.3135 78.9320 153.216
#> stats_aggregate 829.324 891.7340 1069.86510 937.4070 1140.0345 2883.025
#> graphics_hist 148.561 170.5305 221.05290 188.9570 228.3160 958.619
#> janitor_tably 6005.490 6439.6870 8137.82606 7497.1985 8283.3670 53352.680
#> collapse_fnobs 14.591 21.9790 32.63891 27.2530 32.6465 417.987
#> base_tabulate 1.879 4.3310 5.68916 5.5990 6.6210 16.789
#> dplyr_count 1832.648 1969.8005 2546.17131 2350.0450 2560.3585 7210.992
#> neval
#> 100
#> 100
#> 100
#> 100
#> 100
#> 100
#> 100
#> 100
df <- data.frame(X1 = sample(1:5,1000,replace = TRUE))
microbenchmark::microbenchmark(tabulate_rcpp = {tabulate_rcpp(df$X1,X1)})
#> Unit: microseconds
#> expr min lq mean median uq max
#> tabulate_rcpp 4.847 8.8465 10.92661 10.3105 12.6785 28.407
#> base_table 83.736 107.2040 121.77962 118.8450 129.9560 184.427
#> stats_aggregate 1027.918 1155.9205 1338.27752 1246.6205 1434.8990 2085.821
#> graphics_hist 209.273 237.8265 274.60654 258.9260 300.3830 523.803
#> janitor_tably 5988.085 6497.9675 7833.34321 7593.3445 8422.6950 13759.142
#> collapse_fnobs 26.085 38.6440 51.89459 47.8250 57.3440 333.034
#> base_tabulate 4.501 6.7360 8.09408 8.2330 9.2170 11.463
#> dplyr_count 1852.290 2000.5225 2374.28205 2145.9835 2516.7940 4834.544
#> neval
#> 100
#> 100
#> 100
#> 100
#> 100
#> 100
#> 100
#> 100
由 reprex package (v2.0.0) 于 2021 年 8 月 1 日创建
,还有一个：summarytools
来自 Martin Gal 的数据！非常感谢：
library(summarytools)
set.seed(8192)
df <- data.frame(X1 = sample(1:10,replace = TRUE))
summarytools::freq(df$X1,cumul=FALSE)
输出：
Freq % Valid % Total
----------- ------ --------- ---------
1 9 9.00 9.00
2 6 6.00 6.00
3 15 15.00 15.00
4 13 13.00 13.00
5 11 11.00 11.00
6 9 9.00 9.00
7 7 7.00 7.00
8 9 9.00 9.00
9 11 11.00 11.00
10 10 10.00 10.00
<NA> 0 0.00
Total 100 100.00 100.00