如何在Base R中对列表元素进行分组统计（含大列表优化方案）

你有一个由多个向量组成的列表，结构如下：

list(c(1,2), c('a', 'b'), c('a', 'b'), c(2,3)) -> li
# 输出结构：
# [[1]]
# [1] 1 2
# 
# [[2]]
# [1] "a" "b"
# 
# [[3]]
# [1] "a" "b"
# 
# [[4]]
# [1] 2 3

想要得到类似table()函数输出的分组统计结果，统计每个向量的出现次数：

Factor     c(1,2) c('a', 'b') c(2,3)
Freq           1        2        1 

由于列表的每个元素是向量，无法直接用table()统计，因此需要先将每个子向量合并为单个字符串，再进行统计。

解决方案 #

直接使用以下代码即可完成合并与统计：

sapply(li, paste, collapse = "-") |> table()

代码说明 #

• sapply(li, paste, collapse = "-")：遍历列表li中的每个向量元素，通过paste()函数将向量内的元素以-为分隔符合并成单个字符串，最终得到一个字符向量。
• |> table()：借助管道符将合并后的字符向量传入table()函数，统计每个字符串（对应原列表中的向量）的出现频率。

该方案能够高效处理包含50万个元素的列表，满足你的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者clp