按组过滤两列无缺失值(NA)的数据失败，求解决方案

要筛选出x分组后z1、z2两列均无缺失值的分组，你需要修正列的引用方式，确保is.na()作用于数据列而非列名字符串。

正确代码（支持动态列名） #

如果需要用变量指定列名（比如你的columns向量），可以结合across()和all_of()来实现：

columns <- c("z1", "z2")
df %>% 
  group_by(x) %>% 
  filter(all(across(all_of(columns), ~ !is.na(.x))))

固定列名的简化写法 #

如果列名固定，也可以直接分别检查每组的列是否全为非缺失值：

df %>% 
  group_by(x) %>% 
  filter(all(!is.na(z1)) & all(!is.na(z2)))

原代码失效原因 #

你之前的代码all(!is.na(!!columns))逻辑错误：!!columns只是把字符向量c("z1","z2")展开，is.na()检查的是这些字符串本身（而非数据框的对应列），自然无法正确判断分组内的缺失值情况。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者HappyPy