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
计算模式大多是在有因素变量的情况下才可以使用
labels(table(HouseVotes84$V1)[as.numeric(labels(max(table(HouseVotes84$V1))))])
HouseVotes84是在“mlbench”包中可用的数据集。
它会给出最大标签值。它更容易由内置函数本身使用，而无需编写函数。
其他回答
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)))])
}
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)”。
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。
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]
这建立在jprockbelly的答案上，通过对非常短的向量增加速度。这在将mode应用到data.frame或包含很多小组的数据表时非常有用:
Mode <- function(x) {
if ( length(x) <= 2 ) return(x[1])
if ( anyNA(x) ) x = x[!is.na(x)]
ux <- unique(x)
ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]
}
