将列中的名称更改为每组最常见的名称

Changing the Names in a Column to the most frequent Names per Group

我正在寻找一种方法来计算每个组中出现次数最多的姓名,然后将此组中的所有姓名更改为出现次数最多的姓名,或者使用出现次数最多的姓名创建一个新列。在数据集中,频繁的名字可能有联系,所以在这些情况下,我希望它选择其中一个联系在一起的名字。例如:

示例数据如下所示:

first_name = c("John", "John", "John Smith", "Linda Dawn", "Linda Dawn", "Linda", "Linda", "Linda Dawn", "Jack", "Jack", "Jack B", "Jack B")
id = c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3)
dt = data.table(cbind(first_name, id))
    first_name id
 1:       John  1
 2:       John  1
 3: John Smith  1
 4: Linda Dawn  2
 5: Linda Dawn  2
 6:      Linda  2
 7:      Linda  2
 8: Linda Dawn  2
 9:       Jack  3
10:       Jack  3
11:     Jack B  3
12:     Jack B  3

我数据集中的名字也可能包含中间名。

我试过使用 DescTools::Mode() 函数,如果最常用的名字没有联系,这个函数会很好用。使用此方法,我得到以下输出:

dt[, first_name_new := Mode(first_name), by = id]
    first_name id first_name_new
 1:       John  1           John
 2:       John  1           John
 3: John Smith  1           John
 4: Linda Dawn  2     Linda Dawn
 5: Linda Dawn  2     Linda Dawn
 6:      Linda  2     Linda Dawn
 7:      Linda  2     Linda Dawn
 8: Linda Dawn  2     Linda Dawn
 9:       Jack  3           <NA>
10:       Jack  3           <NA>
11:     Jack B  3           <NA>
12:     Jack B  3           <NA>

有谁知道如何让 <NA> 声明 Jack 或 Jack B,或其他技术来执行此任务?

提前致谢!

Mode() returns 2 值时有平局。只需从 Mode():

中取出第一个
dt[, first_name_new := Mode(first_name)[1], by = id]

> dt
    first_name id first_name_new
 1:       John  1           John
 2:       John  1           John
 3: John Smith  1           John
 4: Linda Dawn  2     Linda Dawn
 5: Linda Dawn  2     Linda Dawn
 6:      Linda  2     Linda Dawn
 7:      Linda  2     Linda Dawn
 8: Linda Dawn  2     Linda Dawn
 9:       Jack  3           Jack
10:       Jack  3           Jack
11:     Jack B  3           Jack
12:     Jack B  3           Jack