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。
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添加raster::modal()作为一个选项,不过请注意,raster是一个很大的包,如果不做地理空间方面的工作,可能不值得安装。
源代码可以从https://github.com/rspatial/raster/blob/master/src/modal.cpp和https://github.com/rspatial/raster/blob/master/R/modal.R中取出,放入个人R包中,供那些特别热衷的人使用。
下面是一个查找模式的函数:
mode <- function(x) {
unique_val <- unique(x)
counts <- vector()
for (i in 1:length(unique_val)) {
counts[i] <- length(which(x==unique_val[i]))
}
position <- c(which(counts==max(counts)))
if (mean(counts)==max(counts))
mode_x <- 'Mode does not exist'
else
mode_x <- unique_val[position]
return(mode_x)
}
这里有另一个解决方案:
freq <- tapply(mySamples,mySamples,length)
#or freq <- table(mySamples)
as.numeric(names(freq)[which.max(freq)])
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]
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)”。