如何用dplyr的filter()函数筛选指定列无缺失值的行？

你可以通过两种方式用dplyr::filter()实现需求：

方法1：逐个列判断 #

直接在filter()中对每一列使用!is.na()，用逻辑与&连接所有条件：

df %>% 
  dplyr::filter(!is.na(col1) & !is.na(col2) & !is.na(col3))

方法2：使用across()批量处理（推荐） #

如果需要筛选的列较多，用across()可以更简洁地批量检查所有目标列：

df %>% 
  dplyr::filter(dplyr::across(c(col1, col2, col3), ~!is.na(.x)))

这里across(c(col1, col2, col3))指定要检查的列，~!is.na(.x)定义了对每一列的判断规则——要求该列的值非空，只有所有目标列都满足条件的行才会被保留。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eisen