查找向量的统计模式：当有多个模式时 - 返回最后一个模式

Question

计算向量的统计众数时，众数往往不止一种：

c(1, 1, 2, 2, 3, 4) # mode is both 1 and 2

在这种情况下，如果我想在两个（或更多）可能的值之间做出决定，我使用来自{collapse} 包的fmode()，它通过ties 参数提供了3 种可能的决定方法：

ties

一个整数或字符串，指定解决多种可能 > 模式之间联系的方法，即具有最大频率或权重总和的多个值：

Int.	String	Description
1	first	take the first occurring mode.
2	min	take the smallest of the possible modes.
3	max	take the largest of the possible modes.

fmode() 的示例

library(collapse)

my_vec <- c(1, 1, 3, 4, 5, 5, -6, -6, 2, 2) # 4 modes here: 1, 2, 5, -3

fmode(my_vec, ties = "first")
#> [1] 1
fmode(my_vec, ties = "min")
#> [1] -6
fmode(my_vec, ties = "max")
#> [1] 5

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我的问题

我正在寻找一种“last”方法——即，只要有多个模式，就返回“last”模式。但不幸的是，fmode() 没有"last" 方法。
所以如果我们回到我的例子，我希望向量是这样的：

my_vec <- c(1, 1, 3, 4, 5, 5, -6, -6, 2, 2)

我想要一个功能

custom_mode_func(my_vec, method = "last")
## [1] 2

Answer 1

折叠的唯一选择是预先对数据进行排序，例如

library(collapse)
my_vec <- c(1, 1, 3, 4, 5, 5, -6, -6, 2, 2)
data.frame(v = my_vec, g = gl(2, 5)) %>% 
  roworder(g) %>% 
  tfm(t = data.table::rowid(g)) %>% 
  roworder(g, -t) %>% 
  gby(g) %>% 
  smr(last = fmode(v, ties = "first"))

rev不起作用的原因是因为折叠分组不会拆分数据，而只是确定一行属于哪个组，然后使用 C++ 中运行的算法同时计算所有组的统计信息（例如分组计算由fmode 自己完成）。因此，在您的代码中，rev 实际上是在分组之前执行并反转整个向量。在这种情况下，直接调用fmode.default（以优化方法分派）的本机data.table 实现可能是最快的解决方案。如果我有时间的话，我可以考虑添加一个"last" 模式。