如何用dplyr的if_all/if_any筛选指定列无缺失值的行？

你之前的写法出错是因为直接传递!is.na给if_all的函数参数不合法——!is.na不是可直接调用的函数对象（!是运算符，单独这样写会因缺少参数报错）。正确写法需要用lambda表达式（以~开头，.x代表当前列的元素）包装判断逻辑：

正确代码 #

data <- data.frame(a= c(1, NA, 3), b = c(2, 4, NA), c=c(NA, 1, 2))

# 筛选a、b列均无缺失值的行
data %>% filter(if_all(c(a, b), ~ !is.na(.x)))

结果说明 #

执行后会返回仅第一行的结果，和你原代码filter(!is.na(a) & !is.na(b))效果完全一致。if_all(c(a, b), ~ !is.na(.x))的逻辑是：对a和b每一列检查所有元素是否都不为NA，只有当两列的检查结果均为TRUE时，对应行才会被保留。

另外也可以用complete.cases作为函数参数，写法更简洁：

data %>% filter(if_all(c(a, b), complete.cases))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Patrick