查找的数据

Question

单模我想知道，如果我们可以找到以下数据创下了单模式：

Name    Food Decor Service Price 
107 West   16 13  16 26 
2nd Street cafe  14 13  15 21 
44 & Hell's kitchen 22 19  19 42 
55 wall    21 22  21 54 
55 wall street  21 22  21 54 
92 sub    15 15  15 43 
Angelica kitchen 20 14  15 22 
Angelo's   21 11  14 22 
Avenue    18 14  14 36 

我试图使用which.max功能，但无法获得所需的输出。 请你帮忙。

例如 - 模式的食品将是21

感谢

Answer 1

你可以得到这个无需额外的库。对于每个变量，可以创建一个表格并应用which.max来查找哪个值最经常出现。如果平局，我拿第一个。

使用数据由@nielfws

as.numeric(sapply(data1[,2:5], function(x) names(which.max(table(x)))[1])) 
[1] 21 13 15 22 

这可能是不错的标注这些所谓

Modes = as.numeric(sapply(data1[,2:5], 
    function(x) names(which.max(table(x)))[1])) 
names(Modes) = colnames(data1[2:5]) 
Modes 
    Food Decor Service Price 
    21  13  15  22 

Answer 2

这是你在重现的格式的数据，省略了重复的行（55华尔街）：

data1 <- structure(list(Name = c("107 West", "2nd Street cafe", "44 & Hell's kitchen", 
           "55 wall street", "92 sub", "Angelica kitchen", 
           "Angelos", "Avenue"), 
         Food = c(16L, 14L, 22L, 21L, 15L, 20L, 21L, 18L), 
         Decor = c(13L, 13L, 19L, 22L, 15L, 14L, 11L, 14L), 
         Service = c(16L, 15L, 19L, 21L, 15L, 15L, 14L, 14L), 
         Price = c(26L, 21L, 42L, 54L, 43L, 22L, 22L, 36L)), 
         .Names = c("Name", "Food", "Decor", "Service", "Price"), 
         class = "data.frame", row.names = c(NA, -8L)) 

我们可以请使用tidyr::gather，然后使用dplyr来计算每列中的值，然后筛选最大值。

library(dplyr) 
library(tidyr) 

data1 %>% 
    gather(key, value, -Name) %>% 
    group_by(key) %>% 
    count(value) %>% 
    filter(n == max(n)) %>% 
    ungroup() 

     key value  n 
    <chr> <int> <int> 
1 Decor 13  2 
2 Decor 14  2 
3 Food 21  2 
4 Price 22  2 
5 Service 15  3 

如果你坚持丑陋的基础R解决方案，这是一个：

apply(data1[, 2:5], 2, function(x) names(table(x))[which(table(x) == max(table(x)))]) 

$Food 
[1] "21" 

$Decor 
[1] "13" "14" 

$Service 
[1] "15" 

$Price 
[1] "22"