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
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。
其他回答
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
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)
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]
如果你问R中的内置函数,也许你可以在软件包pracma中找到它。在这个包中,有一个叫做Mode的函数。
您还可以计算一个实例在您的集合中出现的次数,并找到最大次数。如。
> temp <- table(as.vector(x))
> names (temp)[temp==max(temp)]
[1] "1"
> as.data.frame(table(x))
r5050 Freq
1 0 13
2 1 15
3 2 6
>