如何在 R 中计算条件模式？答案

【问题标题】：How to compute conditional Mode in R?如何在 R 中计算条件模式？
【发布时间】：2011-11-03 08:45:07
【问题描述】：

我有一个包含 11 列和 100000 行（例如）的大型数据集，其中我的值是 1、2、3、4。其中 4 是缺失值。我需要的是计算模式。我正在使用以下数据和函数

ac<-matrix(c("4","4","4","4","4","4","4","3","3","4","4"), nrow=1, ncol=11)  

m<-as.matrix(apply(ac, 1, Mode))

如果我使用上面的命令，那么它会给我“4”作为模式，我不需要。我希望 Mode 省略 4 并将“3”显示为 Mode，因为 4 是缺失值。

提前致谢。

【问题讨论】：

标签： r mode

【解决方案1】：

一种方法（虽然我不太确定它的性能）：

tcnt<-table(ac, exclude="4")
actualmode<-names(tcnt)[which.max(tcnt)]

这是用于查找整体模式的代码，但它很容易适应在行内查找。或者，根据 Thomas Lumley 对 R 邮件列表中的一个老问题的回答，一个单行者：

names(sort(-table(ac, exclude="4")))[1]

【讨论】：

【解决方案2】：

R 有一个强大的机制来处理缺失值。您可以使用 NA 表示缺失值，并且许多 R 函数都支持处理 NA 值。

用随机数创建一个小矩阵：

set.seed(123)
m <- matrix(sample(1:4, 12, replace=TRUE), ncol=3)
m
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    2    4    3
[2,]    4    1    2
[3,]    2    3    4
[4,]    4    4    2

由于您用值 4 表示缺失，因此您可以用 NA 替换每个匹配项：

m[m==4] <- NA
m

     [,1] [,2] [,3]
[1,]    2   NA    3
[2,]   NA    1    2
[3,]    2    3   NA
[4,]   NA   NA    2

例如计算平均值：

mean(m[1, ], na.rm=TRUE)
[1] 2.5

apply(m, 1, mean, na.rm=TRUE)
[1] 2.5 1.5 2.5 2.0

要计算众数，可以使用包prettyR中的函数Mode：（注意，在这个非常小的数据集中，只有第4行有唯一的众数：

apply(m, 1, Mode, na.rm=TRUE)
[1] ">1 mode" ">1 mode" ">1 mode" "2"

【讨论】：