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

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)])

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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 

可以尝试以下功能:

将数值转换为因子 使用summary()获取频率表 返回模式为频率最大的索引 转换因子回到数字,即使有超过1个模式,这个函数工作得很好!

mode <- function(x){
  y <- as.factor(x)
  freq <- summary(y)
  mode <- names(freq)[freq[names(freq)] == max(freq)]
  as.numeric(mode)
}

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。

在我看来,如果一个集合有一个模式,那么它的元素就可以与自然数一一对应。因此,查找模式的问题简化为生成这样一个映射,查找映射值的模式,然后映射回集合中的一些项。(处理NA发生在映射阶段)。

我有一个直方图函数,它的原理类似。(本文代码中使用的特殊函数和操作符应在Shapiro和/或neatOveRse中定义。在此复制夏皮罗和奈尔斯的部分是经过允许的;复制的片段可根据本网站的条款使用。)直方图的伪代码是

.histogram <- function (i)
        if (i %|% is.empty) integer() else
        vapply2(i %|% max %|% seqN, `==` %<=% i %O% sum)

histogram <- function(i) i %|% rmna %|% .histogram

(特殊的二进制操作符完成管道、咖喱和组合)我还有一个maxloc函数,它与which类似。Max,但返回一个向量的所有绝对最大值。maxloc的R伪代码是

FUNloc <- function (FUN, x, na.rm=F)
        which(x == list(identity, rmna)[[na.rm %|% index.b]](x) %|% FUN)

maxloc <- FUNloc %<=% max

minloc <- FUNloc %<=% min # I'M THROWING IN minloc TO EXPLAIN WHY I MADE FUNloc

Then

imode <- histogram %O% maxloc

and

x %|% map %|% imode %|% unmap

将计算任何集合的模式,只要定义了适当的映射-ping和取消映射-ping函数。

效果很好

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