今天在写一个求众数的函数，思路很简单：统计unique数值，并计算其频数，取最大值就是，函数如下：
众数值没有问题，但是此处出现了因子水平levels，函数最后一步提取的应该是[1,1]位置的数值才对。怎么出现因子水平呢？？？
首先检验下众数
问题出现在table函数上，table函数作用就是统计一组向量中unique元素的数量，具体参数请参照R帮助文件。R中这样解释table函数 , “ table uses the cross-classifying factors to build a contingency table of the counts at each combination of factor levels ”。 因此，table()返回的结果是带有因子水平的。
这时候，当然想把因子变量转换成数值变量， as.numeric() , 这时候神奇的事情发生了：
此处呼叫万能的网友，知乎博主[醉一心]，CSDN博主[YaoRaoLov]给出了答案。参照以下博文：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/147799787
https://ask.csdn.net/questions/707550?sort=comments_count
再来看下table()返回的数据框e
因子型变量在unclass()函数的作用下,显示出真面目：原来就是 一个个数值型变量 。
这也就是为什么对其进行数值型转化时会得到1,2,3,4等一系列数值的原因。
它的 真实值存储在Levels里面 。
上述众数函数修改为下
R语言数据分析利器data.table包—数据框结构处理精讲2017-06-10
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R语言数据分析利器data.table包—数据框结构处理精讲
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数是使用C写的，大大加快数据运行速度。因此，在对大数据处理上，使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。 和data.frame的高度兼容 DT = data.table(x=rep(c("b","a","c"),each=3), y=c(1,3,6), v=1:9) 下面DT都是用这个data.table 可见它是属于data.table和data.frame类，并且取列，维数，都可以采用data.frame的方法。 DF = data.frame(x=rep(c("b","a","c"),each=3), y=c(1,3,6), v=1:9) DT = data.table(x=rep(c("b","a","c"),each=3), y=c(1,3,6), v=1:9) DF DT identical(dim(DT), dim(DF)) # TRUE identical(DF$a, DT$a) # TRUE
