R语言中如何调整众数计算结果实现等值项排名区分

现有代码基于Method1、Method2、Method3、Method4四列逐行计算众数，生成Mode列标识方案优先级（取值越小方案越优，Mode=1为最优）。但运行后发现备选方案10和12的众数取值均为2，出现同值无法区分次优方案的问题，需要实现具备完全区分度的类排名效果。

初始实现代码如下：

database<-structure(list(Alternatives = c(3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12), 
    Method1 = c(1L, 10L, 7L, 8L, 9L, 6L, 5L, 3L, 4L, 2L), Method2 = c(1L, 
    8L, 6L, 7L, 10L, 9L, 4L, 2L, 3L, 5L), Method3 = c(1L, 
    10L, 7L, 8L, 9L, 6L, 4L, 2L, 3L, 5L), Method4 = c(1L, 
    9L, 6L, 7L, 10L, 8L, 5L, 3L, 4L, 2L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
10L))

ModeFunc <- function(Vec) {
    tmp <- sort(table(Vec),decreasing = TRUE)
    Nms <- names(tmp)
    if(max(tmp) > 1) {
      as.numeric(Nms[1])
    } else NA}
  
  
output <- database |> rowwise() |> 
mutate(Mode = ModeFunc(c_across(Method1:Method4))) |> 
data.frame()

初始运行得到的输出存在重复众数：

> output
   Alternatives Method1 Method2 Method3 Method4 Mode
1             3       1       1       1       1    1
2             4      10       8      10       9   10
3             5       7       6       7       6    6
4             6       8       7       8       7    7
5             7       9      10       9      10    9
6             8       6       9       6       8    6
7             9       5       4       4       5    4
8            10       3       2       2       3    2
9            11       4       3       3       4    3
10           12       2       5       5       2    2

核心逻辑是在众数排序的基础上增加平局打破规则，生成无重复的连续排名：

• 一级排序规则：保持原有逻辑，按Mode列升序排列，值越小优先级越高
• 平局处理规则：可以根据业务需求选择，比如取四个方法得分的行均值作为二级排序键（均值越小优先级越高），如果不需要额外业务规则，直接按行的原始顺序分配连续排名即可

可以直接用R内置的rank()函数实现，通过ties.method参数指定平局时的排名规则，示例代码如下：

output$Rank <- (nrow(output) + 1) - rank(-output$Mode, ties.method = "last")
output|> 
arrange(Mode)

运行后得到无重复值的排名结果：

Alternatives Method1 Method2 Method3 Method4 Mode Rank
1             3       1       1       1       1    1    1
2            10       3       2       2       3    2    2
3            12       2       5       5       2    2    3
4            11       4       3       3       4    3    4
5             9       5       4       4       5    4    5
6             5       7       6       7       6    6    6
7             8       6       9       6       8    6    7
8             6       8       7       8       7    7    8
9             7       9      10       9      10    9    9
10            4      10       8      10       9   10   10

如果需要更贴合业务的平局判定，可以把二级排序指标（比如行均值、最高频值的出现次数、次高频值大小等）传入rank()的排序输入中，自定义排序优先级。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Antonio