在dplyr中实现过滤数据的更好方法

Question

我有有关Immigration.Services的反馈数据，该行很多行，每行都有一个值（“满意”，“非常满意” ..）和国家/地区名称。我想首先进行分组以获取行数多于1的国家/地区，然后我要获取每个国家/地区的“满意”，“不满意”的数量，但仅针对反馈行多的国家/地区。我是通过以下代码实现的，但这有重复之处，是否有更好的方法来实现？

c <- subset(fd, !is.na(Immigration.Services)  ) %>%
group_by(Origin.Country)  %>%
tally() %>%
filter(n>1)  %>%
select(Origin.Country)

#code to select data for countries required
subset(fd, !is.na(Immigration.Services)  ) %>%
group_by(Origin.Country,Immigration.Services)  %>%
tally() %>%
filter(Origin.Country %in% c[["Origin.Country"]])

Answer 1

c <- subset(fd, !is.na(Immigration.Services)  ) %>%
group_by(Origin.Country)  %>%
tally() %>%
filter(n>1)  %>%
group_by(Origin.Country,Immigration.Services)  %>%
tally()

这会改善吗？