如何在Tidyverse中过滤掉指定列全为NA的分组

先看你的数据：

tibble(
  A = c("A","A","B","B"),
  x = c(NA,NA,NA,1),
  y = c(1,2,3,4),
) %>% group_by(A) -> df

你想要保留x列至少有一个非NA值的分组（比如B组），去掉x全是NA的分组（比如A组）。之前用all(!is.na(x))不对，因为这个条件要求分组里所有x都不能是NA才会保留，刚好和你要的逻辑相反。

把all换成any就对了，代码如下：

df %>%
  filter(any(!is.na(x)))

运行后得到的结果就是你要的：

tibble(
  A = c("B","B"),
  x = c(NA,1),
  y = c(3,4),
)

简单说，any(!is.na(x))的作用是检查当前分组里是否存在至少一个x不是NA的行，只要满足这个条件，整个分组的所有行都会被保留，正好符合你的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者GiulioGCantone