添加具有最大频率的对象的值的列答案

【问题标题】：Add a column with the value of the object with max frequency添加具有最大频率的对象的值的列
【发布时间】：2016-07-19 14:37:38
【问题描述】：

我有这个矩阵：

mat=matrix(c(1,1,1,2,2,2,3,4,
             4,4,4,4,4,3,5,6,
             3,3,5,5,6,8,0,9,
             1,1,1,1,1,4,5,6),nrow=4,byrow=TRUE)
print(mat)
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8]
[1,]    1    1    1    2    2    2    3    4
[2,]    4    4    4    4    4    3    5    6
[3,]    3    3    5    5    6    8    0    9
[4,]    1    1    1    1    1    4    5    6

以及我想要应用我的函数的行的索引的子集：

subset=c(2,4)

我想在矩阵“mat”中添加一个新列，该列仅包含我指定的子集，该行中具有最大频率的对象的值。

在这种情况下：

对于第 1 行，我想在新列中有一个空单元格，
对于第 2 行，我希望在新列中有值“4”，
对于第 3 行，我想在新列中有一个空单元格，
对于第 4 行，我希望在新列中具有值“1”。

编辑：感谢答案中的代码！现在我应该用其他值替换 NA 值：我有另一个矩阵：

mat2=matrix(c(24,1,3,2, 4,4,4,4, 3,2,2,5, 1,3,5,1),nrow=4,byrow=TRUE)

     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]   24    1    3    2
[2,]    4    4    4    4
[3,]    3    2    2    5
[4,]    1    3    5    1

和子集：

subset=c(1,3)

我想用具有最大值的行的值的列名替换矩阵的NA（第一个子集中的剩余行）。

在这种情况下，第一行是“1”，第三行是“4”。

【问题讨论】：

标签： r matrix max subset frequency

【解决方案1】：

您正在寻找该模式。不幸的是，R 没有提供内置模式功能。不过自己写一个也不难：

## create mode function
modeValue <- function(x) {
  ux <- unique(x)
  ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]
}

## add new column with NA
smat <- cbind(mat, NA)

## calculate mode for subset
smat[subset, ncol(smat)] <- apply(smat[subset, , drop=FALSE], 1, modeValue)
smat
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]
# [1,]    1    1    1    2    2    2    3    4   NA
# [2,]    4    4    4    4    4    3    5    6    4
# [3,]    3    3    5    5    6    8    0    9   NA
# [4,]    1    1    1    1    1    4    5    6    1

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一个可行的功能。它为所有行计算此类值（模式），然后在需要的地方替换缺失值：

myFunc <- function(x, myRows) {

  myModes <- apply(mat, 1, FUN=function(i) {
                temp<- table(i)
                as.numeric(names(temp)[which.max(temp)])
             })
  myModes[setdiff(seq.int(nrow(x)), myRows)] <- NA
  myModes
}

例如，返回

myFunc(mat, c(2,4))
[1] NA  4 NA  1

要将其添加到您的矩阵中，只需使用cbind：

cbind(mat, myFunc(mat, c(2,4)))
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]
[1,]    1    1    1    2    2    2    3    4   NA
[2,]    4    4    4    4    4    3    5    6    4
[3,]    3    3    5    5    6    8    0    9   NA
[4,]    1    1    1    1    1    4    5    6    1

【讨论】：