如何用R的dplyr高效过滤掉同时满足多列条件的数据？

我有一个数据集，希望过滤掉最喜欢的颜色为green且最喜欢的食物为sushi的记录；若仅满足其中一个条件，则保留该记录。我目前通过生成组合列的方式实现了需求，但想找更简洁的方法。

现有数据集：

library(dplyr)

test <- tibble(person = c("Justin", "Corey", "Kate", "Sibley"),
               fav_food = c("sushi", "sushi", "cake", "tomatos"),
               fav_color = c("green", "red", "green", "blue"))

期望得到的数据集：

library(dplyr)
answer <- tibble(person = c("Corey", "Kate", "Sibley"),
               fav_food = c("sushi", "cake", "tomatos"),
               fav_color = c("red", "green", "blue"))

我当前的实现代码：

library(dplyr)

# code works but curious if there is a more straightforward approach

test %>%
  mutate(food_color = paste(fav_food, fav_color, sep = "-")) %>%
  filter(food_color != "sushi-green")

不需要生成额外的组合列，直接在filter()中使用逻辑条件即可，更直观高效：

方法一：直接取反“同时满足两个条件” #

test %>%
  filter(!(fav_food == "sushi" & fav_color == "green"))

方法二：用逻辑或的等价转换（De Morgan定律） #

根据逻辑转换规则，!(A & B) 等价于 !A | !B，也可以写成：

test %>%
  filter(fav_food != "sushi" | fav_color != "green")

这两种写法都能直接过滤掉同时满足「fav_food为sushi且fav_color为green」的记录，保留其他所有行，和你当前代码的结果完全一致，但无需创建中间列，代码更简洁易读。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者J.Sabree