如果我没理解错的话，这应该可以

library(dplyr)
dd %>% group_by(User) %>% filter(duplicated(User) | n()==1)

字符串
duplicated()会告诉你一个值是否已经被看到过，但是它在第一次看到一个值时返回“0”（它还没有被复制），然后在每次看到这个值时返回“TRUE”。为了不删除只有一行的值，我们也保留了每组总行数n()为1的值。

下面是一个使用data.table的选项。我们将“data.frame”转换为“data.table”（setDT(DF)）。按“用户”列分组，我们选择除第一行之外的所有行（tail(.SD, -1)）其中.SD是Subset of Data.table。但是，如果“User”组只有一行，则也会删除该行。我们可以通过使用if/else条件来避免这种情况，该条件声明if的行数大于1（.N>1），则我们移除第一列或else，传回第一列（.SD）。

library(data.table)
setDT(DF)[, if(.N>1) tail(.SD,-1) else .SD , by = User]
#   User No
#1:    A  2
#2:    A  3
#3:    A  4
#4:    B  2
#5:    C  1
#6:    D  1

字符串
或者，@MrFlick的dplyr代码中的类似选项将使用逻辑条件duplicated和.N（行数）。我们通过检查具有单个观察的“用户”组来创建列“N（.N==1），则在下一步骤，我们对N为TRUE或'User'为duplicated的数据列建立子集。duplicated会传回duplicate个数据列的TRUE值，并留下第一个值表示为FALSE。

setDT(DF)[DF[, N:=.N==1, by = User][, N|duplicated(User)]][,N:=NULL][]

型
或者，base R选项会使用ave来取得逻辑索引（'indx 2'），方法是检查每个'User'群组的length是否为1。我们可以使用此沿着duplicated（如上所述）来设定数据集的子集。

indx2 <- with(DF, ave(seq_along(User), User, FUN=length)==1)
DF[duplicated(DF$User)|indx2,]
#   User No
#3    A  2
#4    A  3
#5    A  4
#6    C  1
#7    B  2
#8    D  1

型

这不像MrFlick和akrun的方法那么容易理解，但它是一个基于R的单行解决方案

#data
DF=data.frame(User=c("A","B","A","A","A","C","B","D"),No=c(1,1,2,3,4,1,2,1))
#solution
subset(DF,duplicated(User)|!duplicated(User,fromLast=TRUE))

字符串
它给

#  User No
#3    A  2
#4    A  3
#5    A  4
#6    C  1
#7    B  2
#8    D  1

型
说明：

subset(DF,logicalA|logicalB)

型

• logicalA.选择所有重复的条目，因此，忽略所有只有一个条目的用户
• logicalB...选择所有只有一个条目的用户，并选择最后一个条目（参见fromLast=TRUE）的多行用户（后者由logicalA选择）

我希望我做对了：）