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)
}

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)))])
}

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)

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。

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)
}

CRAN上现在可用的折叠包中的通用函数fmode实现了基于索引哈希的基于c++的模式。它比上述任何一种方法都要快得多。它提供了向量、矩阵、data.frames和dplyr分组tibbles的方法。语法:

libary(collapse)
fmode(x, g = NULL, w = NULL, ...)

其中x可以是上述对象之一，g提供一个可选的分组向量或分组向量列表(用于分组模式计算，也在c++中执行)，w(可选)提供一个数值权重向量。在分组tibble方法中，没有g参数，您可以执行data %>% group_by(idvar) %>% fmode。