如何用tidyverse筛选所有列值均为"No"的行？

你的原代码filter(Apple:Strawberry=="No")不生效的原因是：Apple:Strawberry这种写法在dplyr里不是选择列范围，而是尝试生成变量名序列（类似1:5生成数字序列），且这种比较方式无法逐行检查所有列是否都等于"No"。

下面给你两种适配40多列食物项场景的实用解决方法：

方法一：用dplyr的if_all函数（推荐，代码更直观） #

if_all是dplyr 1.0.0及以上版本的函数，可指定列范围，检查每一行的所有指定列是否都满足条件：

food_history <- food %>%
  filter(if_all(Apple:Strawberry, ~ .x == "No"))

如果食物列不是连续的（中间夹杂非食物列），可以用列名匹配的方式选择：

# 直接列出所有食物列名
food_history <- food %>%
  filter(if_all(c("Apple", "Banana", "Sandwich", "Yogurt", "Strawberry"), ~ .x == "No"))

# 若食物列有统一命名规则（比如都以"food_"开头），可简化为：
food_history <- food %>%
  filter(if_all(starts_with("food_"), ~ .x == "No"))

方法二：用rowSums统计非"No"的数量 #

这种方法用基础R思路，计算每行中不等于"No"的单元格数量，数量为0的就是所有列都是"No"的行：

# 选中连续的食物列
food_cols <- Apple:Strawberry
food_history <- food %>%
  filter(rowSums(across(food_cols, ~ .x != "No")) == 0)

# 基础R版本写法：
food_history <- food[rowSums(food[, c("Apple", "Banana", "Sandwich", "Yogurt", "Strawberry")] != "No") == 0, ]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Matt