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 

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)
}

这是我的数据。返回完整表的逐行模式的表解决方案。我用它来推断行类。它负责data中新的set()函数。桌子，应该很快。虽然它不管理NA，但可以通过查看本页上的众多其他解决方案添加。

majorityVote <- function(mat_classes) {
  #mat_classes = dt.pour.centroids_num
  dt.modes <- data.table(mode = integer(nrow(mat_classes)))
  for (i in 1:nrow(mat_classes)) {
    cur.row <- mat_classes[i]
    cur.mode <- which.max(table(t(cur.row)))
    set(dt.modes, i=i, j="mode", value = cur.mode)
  }

  return(dt.modes)
}

可能的用法:

newClass <- majorityVote(my.dt)  # just a new vector with all the modes

对此有多种解决方案。我检查了第一个，然后写了我自己的。把它贴在这里，如果它能帮助到任何人:

Mode <- function(x){
  y <- data.frame(table(x))
  y[y$Freq == max(y$Freq),1]
}

让我们用几个例子来测试一下。我正在取虹膜数据集。让我们用数值数据进行测试

> Mode(iris$Sepal.Length)
[1] 5

你可以验证这是正确的。

现在虹膜数据集中唯一的非数字字段(Species)没有模式。让我们用我们自己的例子进行测试

> test <- c("red","red","green","blue","red")
> Mode(test)
[1] red

EDIT

正如注释中提到的，用户可能希望保留输入类型。在这种情况下，mode函数可以修改为:

Mode <- function(x){
  y <- data.frame(table(x))
  z <- y[y$Freq == max(y$Freq),1]
  as(as.character(z),class(x))
}

函数的最后一行只是将最终的模式值强制为原始输入的类型。

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。

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]