您可以在ave中将%in%与intersect一起使用。

df[ave(df$second, df$first, FUN=\(x) x %in% intersect(x, -x)) == 1,]
#   first second
#1      1     88
#2      2     52
#9      1    -88
#10     2    -52

首先创建一个表示second绝对值的列，然后创建group_byfirst和abs列。filter，对于正好有两个条目的组，其中一个为正，另一个为负。

library(dplyr)

df %>% 
  mutate(abs = abs(second)) %>% 
  group_by(first, abs) %>% 
  filter(n() == 2 & (sum(second > 0) == 1 & sum(second < 0) == 1)) %>% 
  ungroup()

# A tibble: 4 × 3
  first second   abs
  <dbl>  <dbl> <dbl>
1     1     88    88
2     2     52    52
3     1    -88    88
4     2    -52    52

也许这个能帮上忙

df %>%
    group_by(first, abs_second = abs(second)) %>%
    filter(n() == 2, sum(second) == 0) %>%
    ungroup() %>% 
    select(-abs_second)

它给出了

# A tibble: 4 × 2
  first second
  <dbl>  <dbl>
1     1     88
2     2     52
3     1    -88
4     2    -52