如何在R语言中统计ID列重复次数并生成对应列及次数列表？

首先处理原始数据，注意到最后一个ID是29000.（带小数点），先统一格式：

# 原始ID数据
id_vec <- c("39299", "30299", "39299", "39299", "38744", "38744", "27222", "39299", "29000", "38744", "29000", "29000", "29000.")

# 清理数据：去掉末尾的点，转成数值型
id_clean <- as.numeric(gsub("\\.$", "", id_vec))

# 转成数据框（方便生成新列）
df <- data.frame(ID = id_clean)

需求一：生成新列展示每个ID的重复次数 #

方法1：Base R原生实现 #

用ave()函数直接添加统计列：

df$repeat_count <- ave(df$ID, df$ID, FUN = length)

方法2：Tidyverse语法（dplyr包） #

如果习惯用管道式写法：

library(dplyr)
df <- df %>%
  group_by(ID) %>%
  mutate(repeat_count = n()) %>%
  ungroup()

处理后的数据框会新增repeat_count列，每个ID行对应自身的重复次数。

需求二：获取各唯一ID的重复次数列表 #

方法1：按ID数值排序输出次数 #

用table()函数统计后转成向量：

count_vec <- as.vector(table(df$ID))
# 输出结果：c(1, 4, 1, 3, 4)，对应排序后的ID：27222(1)、29000(4)、30299(1)、38744(3)、39299(4)

方法2：按ID首次出现顺序输出（匹配你的示例） #

如果需要和你给出的c(4, 1, 3, 1, 4)顺序一致（对应39299、30299、38744、27222、29000的次数），先把ID转为按首次出现排序的因子：

# 按首次出现顺序设置因子水平
df$ID <- factor(df$ID, levels = unique(df$ID))
# 提取次数向量
count_vec <- as.vector(table(df$ID))
# 此时count_vec为c(4, 1, 3, 1, 4)，完全匹配示例要求

方法3：Dplyr包自定义顺序提取 #

library(dplyr)
count_vec <- df %>%
  mutate(ID = factor(ID, levels = unique(ID))) %>%
  count(ID) %>%
  pull(n)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sherry