如何在 R 中的数据行内跨变量/向量查找众数

有谁知道如何找到模式（R中单个案例的变量中最常见的模式？）

例如，如果我有关于最喜欢的水果类型 (x) 的数据，则对调查中的每个受访者 (id) 询问九次 (x1-x9)。如果我想找到每个测试对象在前五次询问中的模态响应，我将如何在 R 中进行编程？

更简洁地说，通过下面的示例数据，如何找到每种情况下的模式？

 id  x1  x2  x3  x4  x5  MODE(x1-x5)?  
  1  3   5   6   4   5   5   
  2  7   4   7   4   7   7  
  3  3   4   4   4   3   4  
  4  3   2   2   2   3   2 

The modeest包提供了许多单峰单变量数据模式的估计器。

这个有一个功能mfv返回最频繁的值，或者（如?mfv状态）最好使用 `mlv(..., method = 'discrete')

library(modeest)


## assuming your data is in the data.frame dd

apply(dd[,2:6], 1,mfv)
[1] 5 7 4 2
## or
apply(dd[,2:6], 1,mlv, method = 'discrete')
[[1]]
Mode (most frequent value): 5 
Bickel's modal skewness: -0.2 
Call: mlv.integer(x = newX[, i], method = "discrete") 

[[2]]
Mode (most frequent value): 7 
Bickel's modal skewness: -0.4 
Call: mlv.integer(x = newX[, i], method = "discrete") 

[[3]]
Mode (most frequent value): 4 
Bickel's modal skewness: -0.4 
Call: mlv.integer(x = newX[, i], method = "discrete") 

[[4]]
Mode (most frequent value): 2 
Bickel's modal skewness: 0.4 
Call: mlv.integer(x = newX[, i], method = "discrete") 

现在，如果您有最频繁的联系，那么您需要考虑您想要什么。
both mfv and mlv.integer将返回与最频繁出现的所有值。 （虽然打印方法只显示单个值）