Найти все индексы строк дат, которые (при группировке) составляют определенное значение

Одна dplyr возможность может быть:

df %>%
 group_by(sales_month, purchase_sum) %>%
 distinct() %>%
 group_by(sales_month, purchase_sum2 = abs(purchase_sum)) %>%
 filter(n() == 2) %>%
 ungroup() %>%
 select(-purchase_sum2)

  sales_month purchase_sum
  <chr>              <int>
1 2019-02-01           270
2 2019-02-01          -270
3 2019-04-01            22
4 2019-04-01           -22
5 2019-05-01          -328
6 2019-05-01           328

Или:

df %>%
 group_by(sales_month, purchase_sum) %>%
 distinct() %>%
 group_by(sales_month, purchase_sum2 = abs(purchase_sum)) %>%
 filter(n() == 2 & row_number() == 1) %>%
 pull(sales_month)

[1] "2019-02-01" "2019-04-01" "2019-05-01"

Одним из вариантов использования dplyr может быть group_bysales_month и абсолютное значение purchase_sum и выбор дат, которые имеют более 1 sign из purchase_sum.

library(dplyr)

foo %>%
  group_by(sales_month, abs(purchase_sum)) %>%
  filter(n_distinct(sign(purchase_sum)) > 1) %>%
  pull(sales_month) %>% unique

#[1] "2019-02-01" "2019-04-01" "2019-05-01"

С основание:

with(aggregate(cbind(a=purchase_sum, b=abs(purchase_sum)) ~ sales_month, foo, FUN=sum), sales_month[a==0 & b>0])
#[1] "2019-02-01" "2019-04-01" "2019-05-01"

выбирает даты, когда сумма_покупки даты равна 0 и где абс(сумма_покупки) > 0

Или вы можете сначала отсортировать его, а затем сравнить, есть ли одно и то же число в ту же дату с другим знаком.

foo <- foo[order(foo[,1], abs(foo[,2])),]
foo[c(FALSE, foo[-nrow(foo),1] == foo[-1,1] & foo[-nrow(foo),2] == -foo[-1,2]),1]
#[1] "2019-02-01" "2019-04-01" "2019-05-01"