R 删除重复值，首选从最大组中删除

我有一个tibble，我想删除具有重复值的行，但首选从最大的组中删除

示例数据：

(tb <- tibble(group = rep(LETTERS[1:3], times = 3:1),
             value = c(4,2,1,1,2,1)))
# A tibble: 6 x 2
  group value
  <chr> <dbl>
1 A         4
2 A         2
3 A         1
4 B         1
5 B         2
6 C         1

在删除重复项时，是否有一个（简单的）考虑组大小的tidyverse？

这是怎么回事：

 tb <- tibble(group = rep(LETTERS[1:3], times = 3:1),
 value = c(4,2,6,1,2,1))

group value
  <chr> <dbl>
1 A         4
2 A         2
3 A         6
4 B         1
5 B         2
6 C         1

tb %>% group_by(value) %>% filter(group == max(group))

group value
  <chr> <dbl>
1 A         4
2 A         6
3 B         2
4 C         1

tb <- tibble(group = rep(LETTERS[1:3], times = 3:1),
              value = c(4,2,1,1,2,1))

 group value
  <chr> <dbl>
1 A         4
2 A         2
3 A         1
4 B         1
5 B         2
6 C         1

tb %>% group_by(value) %>% filter(group == max(group))

group value
  <chr> <dbl>
1 A         4
2 B         2
3 C         1

tb%group\u by（value）%%>%filter（group==max（group））
组值
1 A 4
2 A 6
3 B 2
4 C 1
tb%group_by（值）%%>%filter（组==最大值（组））
组值
1 A 4
2 B 2
3 C 1

这个怎么办：

 tb <- tibble(group = rep(LETTERS[1:3], times = 3:1),
 value = c(4,2,6,1,2,1))

group value
  <chr> <dbl>
1 A         4
2 A         2
3 A         6
4 B         1
5 B         2
6 C         1

tb %>% group_by(value) %>% filter(group == max(group))

group value
  <chr> <dbl>
1 A         4
2 A         6
3 B         2
4 C         1

tb <- tibble(group = rep(LETTERS[1:3], times = 3:1),
              value = c(4,2,1,1,2,1))

 group value
  <chr> <dbl>
1 A         4
2 A         2
3 A         1
4 B         1
5 B         2
6 C         1

tb %>% group_by(value) %>% filter(group == max(group))

group value
  <chr> <dbl>
1 A         4
2 B         2
3 C         1

tb%group\u by（value）%%>%filter（group==max（group））
组值
1 A 4
2 A 6
3 B 2
4 C 1
tb%group_by（值）%%>%filter（组==最大值（组））
组值
1 A 4
2 B 2
3 C 1

怎么样：

tb %>% group_by(group) %>%
  mutate(size = n()) %>% group_by(value) %>%
  filter(size == min(size))

group value  size
  <chr> <dbl> <int>
1 A         4     3
2 B         2     2
3 C         1     1

tb%>%groupby（group）%>%
按（值）%%>%更改（大小=n（））%%>%
过滤器（大小==最小值（大小））
组值大小
1 A 4 3
2B22
3 C 1

怎么样：

tb %>% group_by(group) %>%
  mutate(size = n()) %>% group_by(value) %>%
  filter(size == min(size))

group value  size
  <chr> <dbl> <int>
1 A         4     3
2 B         2     2
3 C         1     1

tb%>%groupby（group）%>%
按（值）%%>%更改（大小=n（））%%>%
过滤器（大小==最小值（大小））
组值大小
1 A 4 3
2B22
3 C 1

如果A有4,2,1,1,1,1，B有5,2,2，那么结果应该是什么？也就是说，最初A组更大，但如果我们先去掉1，那么在考虑去掉2时B会更大。在这种情况下，删除的数字顺序也开始起作用，因此可能只有初始大小才起作用？@JuliusVainora说得很好。我的数据在一个组中不包含任何重复项，重复项的总量是如果a有4,2,1,1,1,1,1，B有5,2,2，那么结果应该是什么？也就是说，最初A组更大，但如果我们先去掉1，那么在考虑去掉2时B会更大。在这种情况下，删除的数字顺序也开始起作用，因此可能只有初始大小才起作用？@JuliusVainora说得很好。我的数据在一个组中不包含任何重复项，并且重复项的总数量是group_by（value）是一个好主意，但是在我的情况下，当我有不同的组名时，这种解决方案不起作用，因为这种硬代码从哪些组中执行删除（而不是实际检查它们的大小）。例如，

tb可能不起作用？tb%%>%group_by（group）%%>%add_tally（）%%>%group_by（value）%%>%filter（n==min（n））group_by（value）是一个好主意，但在我的情况下，当我有不同的组名时，这种解决方案不起作用，因为这种硬代码从哪些组中执行删除操作（而不是实际检查它们的大小）。例如，
tb可能不起作用？Tb%> %Group~（组）%> %AdjyTalyAy（）%%GroupBy（value）%%%过滤器（n=min（n））BTW，您可以考虑在最后一行中使用<代码>切片（Min（size））< /C> >代替<代码>过滤器>代码。这样做有没有像您建议的那样的优势？至少您不必重复“size”变量名，但我不知道有什么性能提升。在本例中，变量仅由4个字符组成，但在其他情况下，我认为我提出的方法最终会更简洁。这是真的。谢谢你的意见！那很好用！合并后，我使用了这个解决方案：<代码> Tb%> %AddioCube（组）%> %GroupBy（value）%%Sub（Min（n）） BTW，您可以考虑在最后一行中使用<代码>切片（Min（size））< /C> >代替<代码>过滤器>代码。这样做有没有像您建议的那样的优势？至少您不必重复“size”变量名，但我不知道有什么性能提升。在本例中，变量仅由4个字符组成，但在其他情况下，我认为我提出的方法最终会更简洁。这是真的。谢谢你的意见！那很好用！结合起来，我使用了这个解决方案：
tb%%>%add\u count（group）%%>%group\u by（value）%%>%slice（which.min（n））