一种方法是先按n和V1的频率排序，然后对每个ID，先取n，再取V1，最后连接回原始数据（例如，我用两个额外的行修改了数据，其中给定的ID没有最大值）。

library(dplyr) # v1.1.0

my_data %>%
  count(ID, V1) %>%
  arrange(ID, desc(n), desc(V1)) %>%
  slice(1, .by = ID) %>%
  rename(V2 = V1) %>%
  right_join(my_data, multiple = "all") %>%
  select(ID, V1, V2)

产出

ID V1 V2
1   2  2  2
2   2  1  2
3   2  2  2
4   2  1  2
5   4  3  3
6   4  1  3
7   4  4  3
8   4  3  3
9   5  6  7
10  5  7  7

更新（添加max（）并删除[1]）：

我们可以这样做：使用add_count：

library(dplyr)

df %>% 
  group_by(ID) %>% 
  add_count(V1) %>% 
  mutate(V2 = max(V1[n==max(n)])) %>% 
  ungroup() %>% 
  select(-n)

ID    V1    V2   
  <chr> <chr> <chr>
1 2     2     2    
2 2     1     2    
3 2     2     2    
4 2     1     2    
5 4     3     3    
6 4     1     3    
7 4     4     3    
8 4     3     3