R 添加一列，其中包含具有最大频率的对象的值

我有一个矩阵：

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

以及一个子集，其中包含我要应用函数的行的索引：

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，行中具有最大频率的对象的值

在这种情况下：

• 对于第1行，我希望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，我希望在新列中有一个空单元格
• 对于第4行，我希望在新列中有值“1”

编辑： 谢谢回答中的代码！ 现在我应该用其他值替换NA值： 我有另一个矩阵：

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

以及子集：

subset=c(1,3)

我想用具有最大值的行的值的colname来替换矩阵的

NA

（第一个子集合中的其余行）

---

在本例中，第一行为“1”，第三行为“4”。

您正在寻找模式。不幸的是，R不提供内置模式函数。但写一本自己的并不难：

## 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

##创建模式功能
modeValue这里有一个可以工作的函数。它为所有行计算此类值（模式），然后在需要时替换缺失：

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
}

要将其添加到矩阵中，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

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

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