Фильтрация на основе минимальной разницы дат больше нуля dplyr

У меня есть фрейм данных с двумя столбцами, содержащими даты. Я хотел бы отфильтровать каждую комбинацию идентификатора образца /variable/measurement_date на основе минимальной разницы больше нуля между Measurement_date и date2. Я попытался сгруппировать фрейм данных по идентификатору образца, переменной и Measurement_date, а затем отфильтровать его, заменив все различия дат меньше нуля на NA. Вот мой код:

start_date <- as.Date('2021-01-01')  
end_date <- as.Date('2021-12-30') 
set.seed(1)

cheese <- data.frame(sample_id = c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1),
                     variable = c('a','a','a','a','a','a',
                                  'b','b','b','b','b','b'),
                     value = runif (n = 12, min = 1, max = 10),
                     measurement_date = c('2021-06-01','2021-06-01','2021-06-01',
                                                  '2021-09-21','2021-09-21','2021-09-21',
                                                  '2021-06-01','2021-06-01','2021-06-01',
                                                  '2021-09-21','2021-09-21','2021-09-21'),
                     date2 = as.Date(sample( as.numeric(start_date): as.numeric(end_date), 12, 
                                             replace = T), 
                                             origin = '1970-01-01'))

library(dplyr)
filtered <- cheese %>% group_by(sample_id, variable, measurement_date)
filtered %>%
  filter(difftime(measurement_date,date2) == 
           min(replace(difftime(measurement_date, date2))>0,NA),na.rm=TRUE)

Это пример кадра данных:

sample_id   variable    value       measurement_date    date2
1           a           3.389578    2021-06-01          2021-03-26
1           a           4.349115    2021-06-01          2021-10-04
1           a           6.155680    2021-06-01          2021-12-28
1           a           9.173870    2021-09-21          2021-11-26
1           a           2.815137    2021-09-21          2021-09-20
1           a           9.085507    2021-09-21          2021-11-25
1           b           9.502077    2021-06-01          2021-03-20
1           b           6.947180    2021-06-01          2021-08-01
1           b           6.662026    2021-06-01          2021-02-06
1           b           1.556076    2021-09-21          2021-04-15
1           b           2.853771    2021-09-21          2021-08-05
1           b           2.589011    2021-09-21          2021-06-14

В этом примере есть четыре комбинации sample_id/переменная/дата измерения:

sample_id, variable, measurement_date
1,a,2021-06-01
1,b,2021-06-01
1,a,2021-09,21
1,b,2021-09-21

Я хотел бы сгруппировать фрейм данных по этим комбинациям, а затем посмотреть на разницу между Measurement_date и date2, найдя минимальную разницу между положительными датами. Таким образом, отфильтрованный фрейм данных должен выглядеть так:

sample_id   variable    value       measurement_date    date2
1           a           3.389578    2021-06-01          2021-03-26
1           b           9.502077    2021-06-01          2021-03-20
1           a           2.815137    2021-09-21          2021-09-20
1           b           2.853771    2021-09-21          2021-08-05

но мой код просто возвращает ошибку..

> Error: Problem with `filter()` input `..1`.
i Input `..1` is `==...`.
x argument "values" is missing, with no default

РЕДАКТИРОВАТЬ

Итак, я понял, как получить ожидаемый результат, но мне пришлось создать новый столбец, а затем отфильтровать его на основе этого. Я все еще хотел бы знать, как это сделать, не создавая новый столбец.

cheese$diff <- as.Date(cheese$measurement_date) - cheese$date2
filtered <- cheese %>% group_by(sample_id, variable, measurement_date) %>% 
    filter(diff == min(diff[diff>0]))