我还不能投票，但Rasmus Bååth的答案正是我在寻找的。 不过，我会稍微修改一下，使其可以约束分布，例如仅限于0到1之间的值。

estimate_mode <- function(x,from=min(x), to=max(x)) {
  d <- density(x, from=from, to=to)
  d$x[which.max(d$y)]
}

我们知道您可能不想限制任何分布，那么请设置 from=-"大数字"，to="大数字"

我已经编写了以下代码，以生成模式。

MODE <- function(dataframe){
    DF <- as.data.frame(dataframe)

    MODE2 <- function(x){      
        if (is.numeric(x) == FALSE){
            df <- as.data.frame(table(x))  
            df <- df[order(df$Freq), ]         
            m <- max(df$Freq)        
            MODE1 <- as.vector(as.character(subset(df, Freq == m)[, 1]))

            if (sum(df$Freq)/length(df$Freq)==1){
                warning("No Mode: Frequency of all values is 1", call. = FALSE)
            }else{
                return(MODE1)
            }

        }else{ 
            df <- as.data.frame(table(x))  
            df <- df[order(df$Freq), ]         
            m <- max(df$Freq)        
            MODE1 <- as.vector(as.numeric(as.character(subset(df, Freq == m)[, 1])))

            if (sum(df$Freq)/length(df$Freq)==1){
                warning("No Mode: Frequency of all values is 1", call. = FALSE)
            }else{
                return(MODE1)
            }
        }
    }

    return(as.vector(lapply(DF, MODE2)))
}

让我们来试试：

MODE(mtcars)
MODE(CO2)
MODE(ToothGrowth)
MODE(InsectSprays)

这个技巧应该很好用。它不仅可以给你mode的值，还可以给你计数。

Mode <- function(x){
a = table(x) # x is a vector
return(a[which.max(a)])
}

这是在jprockbelly的回答基础上进行的改进，通过为非常短的向量添加加速功能。当对具有许多小组的data.frame或datatable应用mode时，这非常有用：

Mode <- function(x) {
   if ( length(x) <= 2 ) return(x[1])
   if ( anyNA(x) ) x = x[!is.na(x)]
   ux <- unique(x)
   ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]
}

这很好运行。

> a<-c(1,1,2,2,3,3,4,4,5)
> names(table(a))[table(a)==max(table(a))]

这个问题有多种解决方案。我检查了第一个并自己编写了一个。如果对任何人有帮助，我在此发布：

Mode <- function(x){
  y <- data.frame(table(x))
  y[y$Freq == max(y$Freq),1]
}

让我们用一些例子来测试。我将采用鸢尾花数据集。让我们测试数值数据

> Mode(iris$Sepal.Length)
[1] 5

现在，鸢尾花数据集中唯一的非数字字段（种类）没有众数。让我们用自己的示例进行测试，您可以验证其正确性。

> test <- c("red","red","green","blue","red")
> Mode(test)
[1] red

编辑

如在评论中提到的那样，用户可能希望保留输入类型。在这种情况下，可以修改模式函数：

Mode <- function(x){
  y <- data.frame(table(x))
  z <- y[y$Freq == max(y$Freq),1]
  as(as.character(z),class(x))
}

该函数的最后一行仅将最终模式值强制转换为原始输入的类型。

R有很多附加包，其中一些可能会提供数字列表/系列/向量的[统计]模式。

然而，R本身的标准库似乎没有这样的内置方法！解决此问题的一种方法是使用以下类似的结构（如果经常使用，则将其转换为函数...）：

mySamples <- c(19, 4, 5, 7, 29, 19, 29, 13, 25, 19)
tabSmpl<-tabulate(mySamples)
SmplMode<-which(tabSmpl== max(tabSmpl))
if(sum(tabSmpl == max(tabSmpl))>1) SmplMode<-NA
> SmplMode
[1] 19

对于更大的样本列表，应考虑使用临时变量来存储max(tabSmpl)值（我不知道R是否会自动优化此操作）。

参考文献：请参见KickStarting R lesson中的"How about median and mode?"
这似乎证实了（至少在编写本课程时），R中没有mode函数（嗯...如您所发现，mode()用于断言变量类型）。

以下是在R中查找向量变量的众数的代码：

a <- table([vector])

names(a[a==max(a)])

以下是一个查找众数的函数:

mode <- function(x) {
  unique_val <- unique(x)
  counts <- vector()
  for (i in 1:length(unique_val)) {
    counts[i] <- length(which(x==unique_val[i]))
  }
  position <- c(which(counts==max(counts)))
  if (mean(counts)==max(counts)) 
    mode_x <- 'Mode does not exist'
  else 
    mode_x <- unique_val[position]
  return(mode_x)
}

虽然我喜欢Ken Williams的简单函数，但如果存在多个模式，我希望能够检索它们。 有了这个想法，我使用以下函数，它返回多个模式的列表，如果只有一个则返回单个模式。

rmode <- function(x) {
  x <- sort(x)  
  u <- unique(x)
  y <- lapply(u, function(y) length(x[x==y]))
  u[which( unlist(y) == max(unlist(y)) )]
}