我在下面有df，help.a我需要使用多个过滤器操作来清理它。
help.a <- data.frame(id = as.factor(c("01", "01", "01", "01", "01", "04", "04", "05", "05", "05", "05", "05", "09", "09", "09", "09", "09")),
episode = c(3, 3, 3, 4, 4, 3, 3, 2, 2, 2, 2, 3, 1, 1, 1, 1, 1),
count = c(1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5),
var_a = c(73, 73, 73, 73, 73, 43, 43, 80, 80, 80, 80, 80, 73, 73, 73, 73, 42))
id episode count var_a
01 3 1 73
01 3 2 73
01 3 3 73
01 4 4 73
01 4 5 73
04 3 1 43
04 3 2 43
05 2 1 80
05 2 2 80
05 2 3 80
05 2 4 80
05 3 5 80
09 1 1 73
09 1 2 73
09 1 3 73
09 1 4 73
09 1 5 42
首先：我正在尝试删除计数少于3的所有ID（例如ID 4）
第二：我想删除多个情节的观测值，同时保留第一个观测到的情节（观测到的最低情节数）
第三：我只想保留具有相同var_a变量的id观测值...如果有多个var_a观测值，我只想保留第一个观测变量（例如，id 9和var_a 73）
最后，我希望我的数据集看起来类似于以下内容：
id episode count var_a
01 3 1 73
01 3 2 73
01 3 3 73
05 2 1 80
05 2 2 80
05 2 3 80
05 2 4 80
09 1 1 73
09 1 2 73
09 1 3 73
09 1 4 73
到目前为止，我的尝试已通过以下代码完成了第1部分：
help.a %>% group_by(id) %>% filter(!n() <3)
但是，我坚持如何告诉dplyr保持先观察episode和先观察var.a...任何建议，我们将不胜感激。
filter通过“ id”分组后，我们可以一次使用所有三个条件
help.a %>%
group_by(id) %>% filter(n() >3 &
episode == first(episode) &
var_a == first(var_a))
# id episode count var_a
# <fctr> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 01 3 1 73
#2 01 3 2 73
#3 01 3 3 73
#4 05 2 1 80
#5 05 2 2 80
#6 05 2 3 80
#7 05 2 4 80
#8 09 1 1 73
#9 09 1 2 73
#10 09 1 3 73
#11 09 1 4 73
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