如何在列名以字符串存储时结合dplyr使用is.na()？

你的问题出在：直接在is.na()里用字符变量column时，subset会把它当成列名去查找，但你的数据集里并没有名为column的列，自然得不到正确结果。下面给你几种实用的解决方式：

方式1：用dplyr（tidyverse）结合tidy evaluation #

如果你习惯用tidyverse工具，两种写法都可以：

• 用sym()把字符串转成符号，再通过!!注入到表达式中：

library(dplyr)
column <- "Sepal.Length"
iris_na <- rbind(iris, rep(NA,5))

iris_na %>%
  filter(is.na(!!sym(column)))

• 用.data代词直接引用字符列名（更简洁，无需额外符号转换）：

iris_na %>%
  filter(is.na(.data[[column]]))

方式2：用base R的subset函数实现 #

如果坚持用subset，可以用get()来读取字符变量对应的列：

iris_na %>%
  subset(is.na(get(column)))

或者结合sym()和eval()：

iris_na %>%
  subset(is.na(eval(sym(column))))

另外注意你原代码里的管道符少了一个%，要写成%>%才生效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wojty