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

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)”。

其他回答

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)”。

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)

这个黑客应该工作良好。给你的值以及模式的计数:

Mode <- function(x){
a = table(x) # x is a vector
return(a[which.max(a)])
}

计算包含离散值的向量“v”的MODE的一个简单方法是:

names(sort(table(v)))[length(sort(table(v)))]

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。