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
还有一个解决方案,适用于数字和字符/因子数据:
Mode <- function(x) {
ux <- unique(x)
ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]
}
在我的小机器上,它可以在大约半秒内生成并找到一个10m整数向量的模式。
如果您的数据集可能有多种模式,上述解决方案采用与which相同的方法。Max,并返回模式集中第一个出现的值。要返回所有模式,使用这个变体(来自评论中的@digEmAll):
Modes <- function(x) {
ux <- unique(x)
tab <- tabulate(match(x, ux))
ux[tab == max(tab)]
}
其他回答
下面是可以用来找到R中矢量变量的模式的代码。
a <- table([vector])
names(a[a==max(a)])
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
效果很好
> a<-c(1,1,2,2,3,3,4,4,5)
> names(table(a))[table(a)==max(table(a))]
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)])
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。