library(dplyr)
processos <- data.frame(
  id = c(1, 2, 3, 4, 5, 6),
  vara = c("A", "A", "B", "B", "C", NA),
  valor = c(100, 200, NA, 400, 500, 600),
  status = c("ativo", "encerrado", "ativo", NA, "encerrado", "ativo")
)

res <- processos %>%
  group_by(vara) %>%
  summarise(
    media = mean(valor, na.rm = TRUE),
    qtd = n(),
    qtd_status = sum(!is.na(status))
  ) %>%
  filter(qtd > 1) %>%
  arrange(desc(media))

• A

  res terá 2 linhas: para vara = "A", media = 150, qtd = 2 e qtd_status = 2; para vara = "B", media = 400, qtd = 2 e qtd_status = 1. A linha com vara = "C" é excluída porque qtd = 1, e a linha com vara = NA é excluída porque summarise descarta grupos com valor ausente na variável de agrupamento.

• B

  res terá 3 linhas: para vara = "A", media = 150, qtd = 2 e qtd_status = 2; para vara = "B", media = 400, qtd = 2 e qtd_status = 1; para vara = NA, media = 600, qtd = 1 e qtd_status = 1. A linha com vara = "C" é excluída porque qtd = 1.

• C

  res terá 2 linhas: para vara = "A", media = 150, qtd = 2 e qtd_status = 2; para vara = "B", media = 400, qtd = 2 e qtd_status = 1. A linha com vara = "C" é excluída porque qtd = 1, e a linha com vara = NA é excluída porque filter(qtd > 1) gera NA para esse grupo, e filter remove linhas com condição NA.

• D

  res terá 3 linhas: para vara = "A", media = 150, qtd = 2 e qtd_status = 2; para vara = "B", media = 400, qtd = 2 e qtd_status = 1; para vara = NA, media = 600, qtd = 1 e qtd_status = 1. A linha com vara = "C" é excluída porque qtd = 1, mas a linha com vara = NA permanece porque filter trata NA como TRUE em condições numéricas.

• E

  res terá 2 linhas: para vara = "A", media = 150, qtd = 2 e qtd_status = 2; para vara = "B", media = 400, qtd = 2 e qtd_status = 1. A linha com vara = "C" é excluída porque qtd = 1, e a linha com vara = NA é excluída porque mean(valor, na.rm = TRUE) retorna NaN para grupos com apenas um valor não ausente, o que faz arrange(desc(media)) eliminar a linha.

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