如何在R中summary中获取群的众数

我想比较两个不同索赔付款人的 CPT 代码的成本。两者都有平价和非平价提供商。我在用dplyr and modeest::mlv，但它没有按预期工作。这是一些示例数据；

source CPTCode ParNonPar Key         net_paid  PaidFreq seq
ABC   100       Y      ABC100Y  -341.00     6   1
ABC   100       Y      ABC100Y     0.00     2   2
ABC   100       Y      ABC100Y   341.00     6   3
XYZ   103       Y      XYZ103Y   740.28     1   1
XYZ   104       N      XYZ104N     0.00     2   1
XYZ   104       N      XYZ104N   401.82     1   2
XYZ   104       N      XYZ104N   726.18     1   3
XYZ   104       N      XYZ104N   893.00     1   4
XYZ   104       N      XYZ104N   928.20     2   5
XYZ   104       N      XYZ104N   940.00     2   6

和代码

str(data)
View(data)

## Expand frequency count to individual observations
n.times <- data$PaidAmounts
dataObs <- data[rep(seq_len(nrow(data)), n.times),]

## Calculate mean for each CPTCode (for mode use modeest library)
library(dplyr)
library(modeest)
dataSummary <- dataObs %>%
  group_by(ParNonPar, CPTCode) %>%
  summarise(mean = mean(net_paid),
            median=median(net_paid),
            mode = mlv(net_paid, method=mfv),
            total = sum(net_paid))
str(dataSummary)                     

我以为我可以在汇总函数中加载平均值和中位数，但这个公式错误 as.character(x) 中的错误： 无法将“闭包”类型强制转换为“字符”类型的向量 如果没有 MLV，我会得到这样的 df，但我想要的是在一行上获取付款人 cpt 的所有统计数据。我设想一旦我得到了我需要的行，就通过限制 x 和 y 段将其绘制在箱线图中

不充分的答案是这样的（我忘了在这里输入付款人姓名！）

ParNonPar   CPTCode mean          median(net_paid)  total
N           0513F   0.000000    0.000           0.00
N           0518F   0.000000    0.000           0.00 
N           10022   0.000000    0.000           0.00
N           10060   73.660000   90.120        294.64
N           10061   324.575000  340.500      1298.30
N           10081   312.000000  312.000       312.00

thanks very much for your time and effort.

我使用这种方法：

df <- data.frame(groups = c("A", "A", "A", "B", "B", "C", "C", "C", "D"), nums = c("1", "2", "1", "2", "3", "4", "5", "5", "1"))

看起来像：

 groups nums
  A    1
  A    2
  A    1
  B    2
  B    3
  C    4
  C    5
  C    5
  D    1

然后我定义：

mode <- function(codes){
  which.max(tabulate(codes))
}

并执行以下操作：

mds <- df %>%
  group_by(groups) %>%
  summarise(mode = mode(nums))

giving:

  groups  mode
 A          1
 B          2
 C          5
 D          1