如何使用dplyr的filter()函数可扩展地筛选数据框中至少含一个TRUE布尔值的行？

哈哈，手动写一堆|确实太不友好了，尤其是布尔变量多的时候，改起来要疯！给你两个用dplyr实现的扩展性拉满的方法：

方法1：利用rowSums+逻辑列筛选 #

因为逻辑值在R里本质是1（TRUE）和0（FALSE），所以我们可以先选中所有逻辑型的列，计算每行的和，只要和大于0就说明至少有一个TRUE：

library(tidyverse)

data <- data.frame(w = c(1, 2, 3, 4), x = c(F, F, F, F), y = c(T, T, F, T), z = c(T, F, F, T), z1 = c(12, 4, 5, 15))

data %>% 
  filter(rowSums(select(., where(is.logical))) > 0)

输出结果：

w     x     y     z z1
1 1 FALSE  TRUE  TRUE 12
2 2 FALSE  TRUE FALSE  4
3 4 FALSE  TRUE  TRUE 15

方法2：用dplyr的if_any函数（推荐，更直观） #

从dplyr 1.0.0版本开始，新增了if_any和if_all函数，专门用来处理“任意列满足条件”或“所有列满足条件”的场景，完美适配你的需求：

# 完整写法
data %>% 
  filter(if_any(where(is.logical), ~ .x == TRUE))

# 更简洁的写法：逻辑值本身就是布尔结果，直接判断即可
data %>% 
  filter(if_any(where(is.logical)))

这两种写法都能得到预期结果，而且不管你后续加多少个布尔列，代码都不用修改，扩展性直接拉满！

如果你的需求是反过来（筛选所有布尔列都是FALSE的行），只需要把if_any换成if_all再做否定：

# 筛选所有布尔列均为FALSE的行（即示例中的第3行）
data %>% 
  filter(if_all(where(is.logical), ~ !.x))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user213544