嘿，我来帮你搞定这个问题！首先咱们先理清你的需求：你想要删掉那些同一个id下reason为"age"的记录，尤其是当这个id还有其他reason（比如你的例子里的"disability"）的时候，只保留非"age"的那条。

先说说你原来的代码为啥没效果：
你写的Final_data = data[which(! duplicate (id)) & which( reason=="age"),]逻辑完全搞反啦——!duplicate(id)是挑出每个id第一次出现的行，再和reason=="age"取交集，最后会保留第一次出现且reason是age的行，这和你想要的结果正好相反~

下面给你两种简单易懂的解决方案，适合R新手：

方法一：用基础R实现（无需额外安装包） #

直接用R自带函数就能搞定，步骤清晰：

# 先定义你的数据集
Data = data.frame(id =c(1,1), dob=c("06/06/2018", "06/06/2018"), reason=c("age", "disability"))

# 第一步：找出所有存在非"age"记录的id
ids_with_non_age <- unique(Data$id[Data$reason != "age"])

# 第二步：筛选数据，只保留这些id下的非"age"记录
Final_data <- Data[Data$id %in% ids_with_non_age & Data$reason != "age", ]

运行这段代码后，你会得到只保留reason="disability"的那条记录，正好符合你的需求。

方法二：用dplyr包（语法更直观，新手友好） #

dplyr是R里处理数据的热门工具，语法接近自然语言，更容易理解：

# 第一次使用需要先安装dplyr包
install.packages("dplyr")
library(dplyr)

# 处理数据
Final_data <- Data %>%
  group_by(id) %>%  # 按id分组，把同一个id的记录放在一起
  # 核心逻辑：如果当前组里有非"age"的记录，就只保留这些记录；如果全是"age"，就删掉整个组
  filter(ifelse(any(reason != "age"), reason != "age", FALSE)) %>%
  ungroup()  # 取消分组，恢复普通数据框格式

这段代码的逻辑非常清晰：先按id分组，再对每个组做判断——只要组里存在不是"age"的记录，就留下这些有效记录；如果某个id只有"age"的记录，就直接删掉这个id的所有行。

你可以试试这两种方法，都能完美解决你的问题~

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