次のような例で悩んだのでメモしておきます．

前提

日付（date），ID（id），値（value）のあるデータフレーム（df）を想定します．同じ日付データが複数あり，更にそれに対して付与されるID，値も異なるとします．

require(tidyverse)
require(lubridate)

set.seed(1)

iter <- 5　# 適当な値

date <- ymd(rep(20170101:20170110, each = iter)) # 日付
id <- sample(1:2, iter * 10, replace = TRUE)     # ID
value <- rnorm(iter * 10)                        # 値

df <- tibble(date, id, value) #データフレーム

df
# > # A tibble: 50 × 3
# >          date    id       value
# >        <date> <int>       <dbl>
# > 1  2017-01-01     1 -0.05612874
# > 2  2017-01-01     1 -0.15579551
# > 3  2017-01-01     2 -1.47075238
# > 4  2017-01-01     2 -0.47815006
# > 5  2017-01-01     1  0.41794156
# > 6  2017-01-02     2  1.35867955
# > 7  2017-01-02     2 -0.10278773
# > 8  2017-01-02     2  0.38767161
# > 9  2017-01-02     2 -0.05380504
# > 10 2017-01-02     1 -1.37705956
# > # ... with 40 more rows

やりたいこと

日付毎に最も多く現れるIDのデータだけを残したいとします．
非常に強引ですが，次のように書くことで抽出できます．

df %>% 
  group_by(date, id) %>% # 日付，IDでグループ化
  count() %>%  # グループ毎の個数をカウント，列"n"ができる
  top_n(1, n) %>%  # n列について，1番大きな値だけを抽出する
  ungroup() %>% 
  right_join(., df, by = c("date", "id")) %>% #日付，IDで結合（右側のdfを残す）
  na.omit() %>% 
  select(-n)　# 余分なn列を消す
# > # A tibble: 34 × 3
# >          date    id       value
# >        <date> <int>       <dbl>
# > 1  2017-01-01     1 -0.05612874
# > 2  2017-01-01     1 -0.15579551
# > 3  2017-01-01     1  0.41794156
# > 4  2017-01-02     2  1.35867955
# > 5  2017-01-02     2 -0.10278773
# > 6  2017-01-02     2  0.38767161
# > 7  2017-01-02     2 -0.05380504
# > 8  2017-01-03     1 -0.41499456
# > 9  2017-01-03     1 -0.39428995
# > 10 2017-01-03     1  1.10002537
# > # ... with 24 more rows

もっとよいやり方があると思うのですが，わかりませんでした．
お分かりになる方はご教示いただければ幸いです．