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?
当前回答
另一个可能的解决方案:
Mode <- function(x) {
if (is.numeric(x)) {
x_table <- table(x)
return(as.numeric(names(x_table)[which.max(x_table)]))
}
}
用法:
set.seed(100)
v <- sample(x = 1:100, size = 1000000, replace = TRUE)
system.time(Mode(v))
输出:
user system elapsed
0.32 0.00 0.31
其他回答
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。
有一个包谦和提供单变量单模态(有时是多模态)数据的模态估计和通常概率分布的模态值。
mySamples <- c(19, 4, 5, 7, 29, 19, 29, 13, 25, 19)
library(modeest)
mlv(mySamples, method = "mfv")
Mode (most likely value): 19
Bickel's modal skewness: -0.1
Call: mlv.default(x = mySamples, method = "mfv")
欲了解更多信息，请参阅本页
你也可以在CRAN任务视图:概率分布中寻找“模式估计”。已经提出了两个新的一揽子计划。
我发现Ken Williams上面的帖子很棒，我添加了几行来解释NA值，并使其成为一个函数。
Mode <- function(x, na.rm = FALSE) {
if(na.rm){
x = x[!is.na(x)]
}
ux <- unique(x)
return(ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))])
}
虽然我喜欢肯威廉姆斯简单的功能，我想检索多种模式，如果他们存在。考虑到这一点，我使用下面的函数，它返回多个模式或单个模式的列表。
rmode <- function(x) {
x <- sort(x)
u <- unique(x)
y <- lapply(u, function(y) length(x[x==y]))
u[which( unlist(y) == max(unlist(y)) )]
}
另一个简单的选项是使用rle来给出所有按频率排序的值:
df = as.data.frame(unclass(rle(sort(mySamples))))
df = df[order(-df$lengths),]
head(df)
