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?
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> a<-c(1,1,2,2,3,3,4,4,5)
> names(table(a))[table(a)==max(table(a))]
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如果你问R中的内置函数，也许你可以在软件包pracma中找到它。在这个包中，有一个叫做Mode的函数。
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)]
}
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)))]
}
计算包含离散值的向量“v”的MODE的一个简单方法是:
names(sort(table(v)))[length(sort(table(v)))]
