如何基于column_1的值跳过对应行的R语言asserts断言校验？

我有一个包含22列的Excel表格数据框（DataFrame），行数随输出结果而定。其中一列名为column_1，我需要对整个表格执行断言校验，但存在一个条件：若某行的column_1值为特定值1，则不对该行的所有22列执行断言校验；其余行正常对每行各列执行断言校验。

示例数据：

column_1 | column_2 | column_3
NA       | "House"  | 12
NA       | "Plot"   | 34
NA       | "Office" | 90
1        | "Villa"  | 1008
...
...
...

利用数据框子集筛选，先提取出需要校验的行（排除column_1等于1的行），再对该子集执行所有断言规则即可。

实现代码（基于R的checkmate包） #

library(checkmate)

# 筛选出需要校验的行：排除column_1为1的行（若1是字符串则改为 != "1"）
target_df <- excel_sheet[excel_sheet[["column_1"]] != 1, ]

# 对筛选后的子集执行各列断言
assert_numeric(x = target_df[["column_1"]], any.missing = TRUE, lower = 1, upper = 1)
assert_numeric(x = target_df[["column_2"]], any.missing = FALSE, lower = 0, upper = 1)
assert_numeric(x = target_df[["column_3"]], any.missing = FALSE)
assert_character(x = target_df[["column_4"]], any.missing = FALSE)
# ... 依次补充剩余列的断言规则

关键说明 #

• 子集筛选是核心：通过excel_sheet[["column_1"]] != 1直接过滤掉不需要校验的行，避免逐行判断的冗余
• 若原数据中column_1的1是字符串类型（如示例中的"1"），需将判断条件调整为excel_sheet[["column_1"]] != "1"
• 所有断言仅作用于筛选后的target_df，自然跳过了column_1=1的行

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hamza-faroooq