效果很好

> a<-c(1,1,2,2,3,3,4,4,5)
> names(table(a))[table(a)==max(table(a))]

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)))])
}

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)]
}

模式并不是在所有情况下都有用。所以函数应该处理这种情况。试试下面的函数。

Mode <- function(v) {
  # checking unique numbers in the input
  uniqv <- unique(v)
  # frquency of most occured value in the input data
  m1 <- max(tabulate(match(v, uniqv)))
  n <- length(tabulate(match(v, uniqv)))
  # if all elements are same
  same_val_check <- all(diff(v) == 0)
  if(same_val_check == F){
    # frquency of second most occured value in the input data
    m2 <- sort(tabulate(match(v, uniqv)),partial=n-1)[n-1]
    if (m1 != m2) {
      # Returning the most repeated value
      mode <- uniqv[which.max(tabulate(match(v, uniqv)))]
    } else{
      mode <- "Two or more values have same frequency. So mode can't be calculated."
    }
  } else {
    # if all elements are same
    mode <- unique(v)
  }
  return(mode)
}

输出,

x1 <- c(1,2,3,3,3,4,5)
Mode(x1)
# [1] 3

x2 <- c(1,2,3,4,5)
Mode(x2)
# [1] "Two or more varibles have same frequency. So mode can't be calculated."

x3 <- c(1,1,2,3,3,4,5)
Mode(x3)
# [1] "Two or more values have same frequency. So mode can't be calculated."

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。

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。