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
效果很好
> a<-c(1,1,2,2,3,3,4,4,5)
> names(table(a))[table(a)==max(table(a))]
其他回答
为了生成模式，我写了下面的代码。
MODE <- function(dataframe){
DF <- as.data.frame(dataframe)
MODE2 <- function(x){
if (is.numeric(x) == FALSE){
df <- as.data.frame(table(x))
df <- df[order(df$Freq), ]
m <- max(df$Freq)
MODE1 <- as.vector(as.character(subset(df, Freq == m)[, 1]))
if (sum(df$Freq)/length(df$Freq)==1){
warning("No Mode: Frequency of all values is 1", call. = FALSE)
}else{
return(MODE1)
}
}else{
df <- as.data.frame(table(x))
df <- df[order(df$Freq), ]
m <- max(df$Freq)
MODE1 <- as.vector(as.numeric(as.character(subset(df, Freq == m)[, 1])))
if (sum(df$Freq)/length(df$Freq)==1){
warning("No Mode: Frequency of all values is 1", call. = FALSE)
}else{
return(MODE1)
}
}
}
return(as.vector(lapply(DF, MODE2)))
}
让我们试试吧:
MODE(mtcars)
MODE(CO2)
MODE(ToothGrowth)
MODE(InsectSprays)
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)]
}
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。
另一个简单的选项是使用rle来给出所有按频率排序的值:
df = as.data.frame(unclass(rle(sort(mySamples))))
df = df[order(-df$lengths),]
head(df)
