在 dplyr 中实现过滤数据的更好方法

Question

我有关于 Immigration.Services 的反馈数据，它有很多行，每行都有一个值（“满意”、“非常满意”..）和国家/地区名称。我想先分组以获得超过 1 行的国家/地区数量，然后我想获得每个国家/地区的“满意”、“不满意”……但仅适用于超过反馈行的国家/地区。我用下面的代码实现了它，但这有一个重复，有没有更好的方法来实现这个？

c <- subset(fd, !is.na(Immigration.Services)  ) %>%
group_by(Origin.Country)  %>%
tally() %>%
filter(n>1)  %>%
select(Origin.Country)

#code to select data for countries required
subset(fd, !is.na(Immigration.Services)  ) %>%
group_by(Origin.Country,Immigration.Services)  %>%
tally() %>%
filter(Origin.Country %in% c[["Origin.Country"]])

Answer 1

c <- subset(fd, !is.na(Immigration.Services)  ) %>%
group_by(Origin.Country)  %>%
tally() %>%
filter(n>1)  %>%
group_by(Origin.Country,Immigration.Services)  %>%
tally()

这会改善情况吗？