在R中，mean()和median()是标准函数，它们执行您所期望的功能。Mode()告诉您对象的内部存储模式，而不是参数中出现次数最多的值。但是是否存在一个标准库函数来实现向量(或列表)的统计模式?
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在r邮件列表中发现了这个，希望对你有帮助。我也是这么想的。您将希望table()数据，排序，然后选择第一个名称。这有点粗俗，但应该有用。
names(sort(-table(x)))[1]
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计算模式大多是在有因素变量的情况下才可以使用
labels(table(HouseVotes84$V1)[as.numeric(labels(max(table(HouseVotes84$V1))))])
HouseVotes84是在“mlbench”包中可用的数据集。
它会给出最大标签值。它更容易由内置函数本身使用，而无需编写函数。
抱歉，我可能把它理解得太简单了，但这不是可以工作的吗?(我的机器上的1E6值在1.3秒内):
t0 <- Sys.time()
summary(as.factor(round(rnorm(1e6), 2)))[1]
Sys.time()-t0
你只需要用你的向量替换“round(rnorm(1e6)，2)”。
可以尝试以下功能:
将数值转换为因子 使用summary()获取频率表 返回模式为频率最大的索引 转换因子回到数字，即使有超过1个模式，这个函数工作得很好!
mode <- function(x){
y <- as.factor(x)
freq <- summary(y)
mode <- names(freq)[freq[names(freq)] == max(freq)]
as.numeric(mode)
}
这个黑客应该工作良好。给你的值以及模式的计数:
Mode <- function(x){
a = table(x) # x is a vector
return(a[which.max(a)])
}
CRAN上现在可用的折叠包中的通用函数fmode实现了基于索引哈希的基于c++的模式。它比上述任何一种方法都要快得多。它提供了向量、矩阵、data.frames和dplyr分组tibbles的方法。语法:
libary(collapse)
fmode(x, g = NULL, w = NULL, ...)
其中x可以是上述对象之一，g提供一个可选的分组向量或分组向量列表(用于分组模式计算，也在c++中执行)，w(可选)提供一个数值权重向量。在分组tibble方法中，没有g参数，您可以执行data %>% group_by(idvar) %>% fmode。
