如何使用ifelse语句过滤Age为0时重复测量的首行数据

我有一个DataFrame（df），数据如下：

我的需求是：当Age为0且存在重复的Age=0的测量记录时，过滤掉该组中的第一个测量行。

我尝试了以下代码，但不知道如何正确实现：

df %>%
ifelse(Age == 0, lead(Age) == 0, slice(-1), *Do nothing*)

可以通过分组标记的方式精准过滤目标行，具体代码如下：

library(dplyr)

df_filtered <- df %>%
  # 按ID和Age分组，锁定每个ID下Age=0的重复组
  group_by(ID, Age) %>%
  # 生成组内行数和行号两个临时辅助列
  mutate(
    group_count = n(),
    row_in_group = row_number()
  ) %>%
  # 过滤规则：保留非Age=0的行，或Age=0但组内仅一行的行，或Age=0但不是组内第一行的行
  filter(
    Age != 0 | 
    (Age == 0 & group_count == 1) | 
    (Age == 0 & row_in_group != 1)
  ) %>%
  # 移除临时辅助列，还原原数据结构
  select(-group_count, -row_in_group) %>%
  ungroup()

代码说明 #

• group_by(ID, Age)：确保我们只针对同一ID下的同一年龄组做判断，避免跨ID干扰
• mutate生成的两个列：group_count用来判断该Age=0组是否有重复记录，row_in_group用来定位组内的第一行
• filter条件精准匹配需求，只剔除那些"属于重复Age=0组的第一行"
• 最后移除临时列，得到干净的过滤后数据

执行后，ID=2和ID=4中Age=0的第一行会被剔除，ID=3中唯一的Age=0行会保留，其余非Age=0的行全部保留。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者KellyForrester