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)。

下面是一个查找模式的函数:

mode <- function(x) {
  unique_val <- unique(x)
  counts <- vector()
  for (i in 1:length(unique_val)) {
    counts[i] <- length(which(x==unique_val[i]))
  }
  position <- c(which(counts==max(counts)))
  if (mean(counts)==max(counts)) 
    mode_x <- 'Mode does not exist'
  else 
    mode_x <- unique_val[position]
  return(mode_x)
}

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]

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。

基于@Chris的函数来计算模态或相关指标，但是使用Ken Williams的方法来计算频率。这个方法修复了根本没有模式(所有元素频率相等)的情况，并提供了一些更易读的方法名。

Mode <- function(x, method = "one", na.rm = FALSE) {
  x <- unlist(x)
  if (na.rm) {
    x <- x[!is.na(x)]
  }

  # Get unique values
  ux <- unique(x)
  n <- length(ux)

  # Get frequencies of all unique values
  frequencies <- tabulate(match(x, ux))
  modes <- frequencies == max(frequencies)

  # Determine number of modes
  nmodes <- sum(modes)
  nmodes <- ifelse(nmodes==n, 0L, nmodes)

  if (method %in% c("one", "mode", "") | is.na(method)) {
    # Return NA if not exactly one mode, else return the mode
    if (nmodes != 1) {
      return(NA)
    } else {
      return(ux[which(modes)])
    }
  } else if (method %in% c("n", "nmodes")) {
    # Return the number of modes
    return(nmodes)
  } else if (method %in% c("all", "modes")) {
    # Return NA if no modes exist, else return all modes
    if (nmodes > 0) {
      return(ux[which(modes)])
    } else {
      return(NA)
    }
  }
  warning("Warning: method not recognised.  Valid methods are 'one'/'mode' [default], 'n'/'nmodes' and 'all'/'modes'")
}

由于它使用Ken的方法来计算频率，性能也得到了优化，使用AkselA的帖子，我对之前的一些答案进行了基准测试，以显示我的函数在性能上是如何接近Ken的，各种输出选项的条件只导致很小的开销:

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)])