R 比较两组内数据的发生率

我有一个带有用户名和组的数据

User_Name    Group
MustafE       A
fischeta      A
LosperS1      A
MustafE       B    
fischeta      B  
jose          B  
MustafE       c   
fischeta      c 

我想标记那些不是重复组的客户。。示例-“LosperS1”在A组中但不在B组中，与“jose”在B组中但不在C组中的方式相同，因此在新列中，它们将在B组中标记为否/在C组中标记为否

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任何帮助都将不胜感激

下面是一种使用tidyverse获取输出的方法。获取“User_Name”列的不同元素，循环遍历这些元素映射，根据“User_Name”中循环元素的存在情况过滤数据集的行，粘贴与过滤的“Group”相比在“Group”列中找不到的元素，子集第一行切片并右键连接原始数据集。我们使用map_df将最终输出作为单个data.frame而不是data.frame列表

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尝试df1%>%distinctUser\u Name%>%pullUser\u Name%>%map\u df~df1%>%filterUser\u Name=.x%>%mutateFlag=toString SetDiffUniquedF1$Group，uniqueGroup%>%slice1%>%select Group%>%right\u joindf1，User\u Name Wesome。。。。正是我想要的。。非常感谢你

library(tidyverse)
df1 %>% 
   distinct(User_Name) %>% 
   pull(User_Name) %>% 
   map_df(~ df1 %>%
              filter(User_Name == .x) %>%
              mutate(Flag = toString(setdiff(unique(df1$Group), 
                                             unique(Group)))) %>% 
              slice(1) %>%
              select(-Group)) %>% 
              right_join(df1, "User_Name")