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。

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)) )]
} 

还有一个解决方案，适用于数字和字符/因子数据:

Mode <- function(x) {
  ux <- unique(x)
  ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]
}

在我的小机器上，它可以在大约半秒内生成并找到一个10m整数向量的模式。

如果您的数据集可能有多种模式，上述解决方案采用与which相同的方法。Max，并返回模式集中第一个出现的值。要返回所有模式，使用这个变体(来自评论中的@digEmAll):

Modes <- function(x) {
  ux <- unique(x)
  tab <- tabulate(match(x, ux))
  ux[tab == max(tab)]
}

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)))])
}

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。

R有如此多的附加包，其中一些可以很好地提供数字列表/系列/向量的[统计]模式。

然而，R的标准库本身似乎没有这样一个内置的方法!解决这个问题的一种方法是使用一些像下面这样的结构(如果你经常使用…则将其转换为函数):

mySamples <- c(19, 4, 5, 7, 29, 19, 29, 13, 25, 19)
tabSmpl<-tabulate(mySamples)
SmplMode<-which(tabSmpl== max(tabSmpl))
if(sum(tabSmpl == max(tabSmpl))>1) SmplMode<-NA
> SmplMode
[1] 19

对于更大的示例列表，应该考虑使用一个临时变量max(tabSmpl)值(我不知道R会自动优化这个)

参考:参见KickStarting R课程中的“How about median and mode? 这似乎证实了(至少在写这节课的时候)R中没有模态函数(嗯…你会发现Mode()用于断言变量的类型)。