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)))])
}

在我看来，如果一个集合有一个模式，那么它的元素就可以与自然数一一对应。因此，查找模式的问题简化为生成这样一个映射，查找映射值的模式，然后映射回集合中的一些项。(处理NA发生在映射阶段)。

我有一个直方图函数，它的原理类似。(本文代码中使用的特殊函数和操作符应在Shapiro和/或neatOveRse中定义。在此复制夏皮罗和奈尔斯的部分是经过允许的;复制的片段可根据本网站的条款使用。)直方图的伪代码是

.histogram <- function (i)
        if (i %|% is.empty) integer() else
        vapply2(i %|% max %|% seqN, `==` %<=% i %O% sum)

histogram <- function(i) i %|% rmna %|% .histogram

(特殊的二进制操作符完成管道、咖喱和组合)我还有一个maxloc函数，它与which类似。Max，但返回一个向量的所有绝对最大值。maxloc的R伪代码是

FUNloc <- function (FUN, x, na.rm=F)
        which(x == list(identity, rmna)[[na.rm %|% index.b]](x) %|% FUN)

maxloc <- FUNloc %<=% max

minloc <- FUNloc %<=% min # I'M THROWING IN minloc TO EXPLAIN WHY I MADE FUNloc

Then

imode <- histogram %O% maxloc

and

x %|% map %|% imode %|% unmap

将计算任何集合的模式，只要定义了适当的映射-ping和取消映射-ping函数。

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)])

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)。

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。

我将使用density()函数来确定一个(可能是连续的)分布的平滑最大值:

function(x) density(x, 2)$x[density(x, 2)$y == max(density(x, 2)$y)]

其中x是数据集合。注意调节平滑的密度函数的调节参数。