在R中按列位置实现多条件过滤的tidyverse方法

问题背景 #

给定如下R语言数据框：

df = structure(list(`Q4-21` = c(0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 
1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L), `Q1-22` = c(0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 
0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 1L, 1L), `Q2-22` = c(0L, 
0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L), 
    `Q3-22` = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L), Name = c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", 
    "H", "I", "J", "K", "L", "M", "N", "O", "P")), row.names = c(NA, 
-16L), class = "data.frame")

需求为：

• 筛选出第2-4列不同时为0的行，即过滤掉这三列全为0的A、B行
• 必须按列位置引用目标列，适配列名频繁变动的场景

错误原因分析 #

你之前使用filter_at结合all_vars(. !=0)的写法，会要求目标列所有列都不为0才保留，这和需求的“不同时为0（至少一列非0）”逻辑相反，因此不符合预期。

解决方案 #

方案1：使用dplyr 1.0.0+的if_any（推荐）

if_any是dplyr新版本引入的函数，可直接按列位置指定目标列，并检查每行中是否至少有一列满足条件：

library(tidyverse)

df %>%
  filter(if_any(2:4, ~ .x != 0))

方案2：旧版dplyr兼容写法（filter_at+any_vars）

如果使用旧版dplyr，可将all_vars替换为any_vars，并直接用vars(2:4)按位置指定列：

library(tidyverse)

df %>%
  filter_at(vars(2:4), any_vars(. != 0))

两种方案都能实现和基础索引df[df[,2] !=0 | df[,3] !=0 | df[,4]!= 0,]完全一致的效果，且均按列位置引用，不受列名变动影响。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者frank