R语言使用dplyr筛选每年均采购苹果的企业分组数据问题

我持有如下业务数据，需实现对应需求：首先计算每家企业每年度各品类产品（例：苹果Apple）的采购量，该部分代码已编写完成。后续需要仅保留所有年份均有苹果采购记录的企业，剔除其余不符合要求的企业。
预期输出为：先按COMPANY（企业）、再按Type（品类）、最后按Time（年份）分组的数据集，包含每家企业各年度对应品类的采购量，仅保留每年均有采购行为的长期客户，便于观测其采购规律。
我原本尝试通过filter函数完成筛选，但运行后返回结果仍包含非长期客户，未找到可行解决方案。

MASTERDATA %>%
  group_by(COMPANY,Type,Time)%>% 
  summarize(Amount_COMPANY = (sum(Amount, na.rm=TRUE)))%>%
  filter(Type=="Apple",Amount_COMPANY>0)

原有代码仅筛选出了有苹果采购且采购量大于0的记录，没有验证企业的苹果采购记录是否覆盖了所有年份，因此无法实现长期客户的筛选需求，修正后的代码如下：

# 第一步：统计数据集覆盖的总年份数量，若你有指定的年份范围可直接手动赋值
total_years <- n_distinct(MASTERDATA$Time)

result <- MASTERDATA %>%
  # 按企业、品类、年份聚合采购量
  group_by(COMPANY, Type, Time) %>%
  summarize(Amount_COMPANY = sum(Amount, na.rm = TRUE), .groups = "drop") %>%
  # 仅保留所有年份都有苹果采购的企业的记录
  semi_join(
    # 筛选出符合要求的企业列表
    . %>%
      filter(Type == "Apple", Amount_COMPANY > 0) %>%
      group_by(COMPANY) %>%
      summarize(apple_purchase_years = n_distinct(Time), .groups = "drop") %>%
      filter(apple_purchase_years == total_years),
    by = "COMPANY"
  ) %>%
  # 按要求的维度排序
  arrange(COMPANY, Type, Time)

补充说明 #

• 若你仅需要保留苹果品类的采购数据，可在semi_join步骤后补充filter(Type == "Apple")
• 若你对"全年份"的定义不是数据集覆盖的所有年份，而是指定的连续N年，可直接修改total_years的赋值为对应数值即可
• 若要求企业除了苹果之外的其他品类也需要每年都有采购，可调整semi_join内的filter条件，去掉Type == "Apple"的限制即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Josse_