Удалить группу строк, если значение присутствует хотя бы в одной из строк

Question

Я пытаюсь использовать dplyr для фильтрации данных. Я хотел бы удалить целую группу строк, если некоторые строки содержат значение, тогда следует удалить целую группу.

Пример данных показан ниже: Например, переменная "name" содержит группу CE 10: 0. "Тип образца" этой группы - либо "шаг", либо "Пустой". Если в "SampleType" в группе CE 10: 0 присутствует значение "Blank", то следует удалить всю группу CE 10: 0-.

Таким образом, в этом примере останутся только группы CE 10: 3 и CE 11: 1.

Я не могу разобраться в этой функции фильтрации, любая помощь будет принята с благодарностью.

fullname    name    intensity   SampleType  
step6-a-s   CE 10:0 11997.1 step  
step7-c-s   CE 10:0 8752    step  
step4-c-s   CE 10:0 6969.9  step  
Blank2-s    CE 10:0 2231.1  Blank  
step6-b-s   CE 10:0 3275.6  step  
step7-b-s   CE 10:0 4485.4  step  
step3-c-s   CE 10:0 4191.6  step  
Blank1-s    CE 10:0 4349    Blank  
step8-a-s   CE 10:0 8838    step  
step7-b-s   CE 10:1 6155.3  step  
step4-c-s   CE 10:1 5899.9  step  
Blank2-s    CE 10:1 3098.6  Blank  
step6-b-s   CE 10:1 2945.2  step  
step5-c-s   CE 10:1 1207.2  step  
Blank1-s    CE 10:1 4173    Blank  
step2-b-s   CE 10:1 3219.4  step  
step4-a-s   CE 10:3 3658.2  step  
step1-b-s   CE 10:3 4070    step  
step5-a-s   CE 10:3 2776.4  step  
step3-a-s   CE 10:3 4821.6  step  
step4-b-s   CE 10:3 4145.9  step  
step5-c-s   CE 11:0 7056    step  
step3-c-s   CE 11:0 6367.5  step  
step2-b-s   CE 11:0 6426.9  step  
step7-c-s   CE 11:0 5133.9  step  
Blank2-s    CE 11:0 4006.3  Blank  
step1-c-s   CE 11:0 3791.7  step  
step4-b-s   CE 11:1 5183.7  step  
step4-a-s   CE 11:1 3549.5  step  
step3-b-s   CE 11:1 2822.9  step  
step1-b-s   CE 11:1 2495.7  step 

Answer 1

Хорошо, я нашел гораздо более простое решение этой проблемы: сначала сделайте вектор, содержащий имена из строк, с "Пустым", а затем на втором этапе используйте этот вектор для удаления групп с соответствующими именами. Возможно, не самый элегантный метод, но он работает

blanks_in_n_and_s_split <- n_and_s_split %>%
  filter(SampleType == "Blank")
species_in_blank <-  unique(blanks_in_n_and_s_split$name)
n_and_s_split_blankfiltered <- n_and_s_split %>% 
  filter(!name %in% species_in_blank)