String R-获取给定时间段内最常见的字符串值（模式）

我曾希望使用ddply的mode函数按时间段查找某个用户最常见的字符串

这与问题和挑战有很大关系

使用与此类似的数据集：

Data <- data.frame(
    groupname = as.factor(sample(c("red", "green", "blue"), 100, replace = TRUE)),
    timeblock = sample(1:10, 100, replace = TRUE),
    someuser = sample(c("bob", "sally", "sue"), 100, replace = TRUE))

如何按时间段按用户查找最常见的组名？ 其结果类似于：

如果groupname是按级别组织的，我如何才能获得每个时间段中的最高级别

---

使用

plyr中的
ddply

ddply(Data, .(timeblock, groupname, someuser),
  function(x){as.character(
                    unique(
                      x$groupname[x$someuser==
                                    names(which.max(table(x$someuser)))
                        ]
                      )
                    )
              }
  )

    timeblock groupname someuser    V1
1          1      blue      bob  blue
2          1      blue    sally  blue
3          1     green      bob green
.........

我认为聚合对两者都有好处

第一部分

aggregate(Data$groupname,by=list(Data$timeblock,Data$someuser),
     function(x) { 
          ux <- unique(x) 
          ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))] })

在R中，“mode”函数返回存储模式，因子变量的存储模式为“numeric”。您可能希望使用
表
和
排序
，然后从该结果中输出最后一个。我的示例数据框具有误导性。我把它编辑得更清楚了。

    timeblock   username  mostcommongroupforuser
        1          bob     red
        1          sally   red
        1          sue     green
        2          bob     green
        2          sally   blue
        2          sue     red

ddply(Data, .(timeblock, groupname, someuser),
  function(x){as.character(
                    unique(
                      x$groupname[x$someuser==
                                    names(which.max(table(x$someuser)))
                        ]
                      )
                    )
              }
  )

    timeblock groupname someuser    V1
1          1      blue      bob  blue
2          1      blue    sally  blue
3          1     green      bob green
.........

aggregate(Data$groupname,by=list(Data$timeblock,Data$someuser),
     function(x) { 
          ux <- unique(x) 
          ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))] })

aggregate(Data$groupname,by=list(Data$timeblock,Data$someuser),
     function(x) { 
         levels(Data$groupname)[max(as.numeric(x))] })