R语言数据框子集化：如何筛选指定值及缺失值的观测？

你的核心问题是把逻辑或（|）写成了逻辑与（&），一个值不可能同时等于'1'又是NA，所以之前的代码返回0条观测是必然的。另外对NA的判断和处理也有错误，下面是正确的解决方法：

基础R实现 #

直接用逻辑或（|）连接两个条件，无需用which（which会自动过滤NA对应的逻辑值，反而可能导致遗漏）：

alldata3 <- alldata[alldata$Debrief_2 == '1' | is.na(alldata$Debrief_2), ]

tidyverse/dplyr实现（更直观） #

如果你习惯用tidyverse工具链，filter函数的写法更清晰易懂：

library(dplyr)
alldata3 <- alldata %>%
  filter(Debrief_2 == '1' | is.na(Debrief_2))

为什么之前的代码失败？ #

• 误用&代替|：逻辑与要求两个条件同时满足，一个值不可能既是'1'又是NA，结果必然为空
• alldata$Debrief_2 == 'is.na'：NA是R中的缺失值类型，不是字符串"is.na"，必须用is.na()函数判断
• which(alldata$Debrief_2 != '2', na.rm=TRUE)：alldata$Debrief_2 != '2'对NA值返回NA，na.rm=TRUE会把这些NA的位置从which结果中剔除，因此只保留了'1'的观测，漏掉了NA

内容的提问来源于stack exchange，提问作者NessD