R语言如何筛选所有行均为指定值的数据框列

现有测试数据框结构如下：

Apple   Orange  Strawberry
0           1       1
0           1       1
0           1       0
0           1       0
0           1       0
0           1       1
0           1       1

目标是提取所有行取值均为指定值（示例指定值为0）的列名，本例预期输出为Apple。
此前尝试运行代码df[rowSums(df<1)==0, ]，仅返回带所有列名的空数据框，无法得到正确结果。

• 索引位置写错：R数据框索引规则为df[行筛选条件, 列筛选条件]，需求是筛选列，条件应该写在逗号右侧，原代码把条件写在逗号左侧是在行维度做筛选，方向错了。
• 判断逻辑写反：df < 1匹配值为0的单元格，rowSums(df<1)==0代表当前行不存在值为0的单元格（即全为1），和需求的匹配逻辑完全相反。

以下方案均以匹配目标值0为例，修改target_val参数即可适配其他指定值的匹配需求。

方案1：base R 最简写法（无依赖） #

通过colSums统计每列中不等于目标值的单元格数量，数量为0即代表整列全为目标值：

# 构造示例数据
df <- data.frame(
  Apple = rep(0, 7),
  Orange = rep(1, 7),
  Strawberry = c(1,1,0,0,0,1,1)
)

# 执行筛选
target_val <- 0
res <- names(df)[colSums(df != target_val) == 0]

运行后res返回值为"Apple"，符合预期。

方案2：apply逐列校验（适配复杂判断逻辑） #

如果后续需要增加更复杂的列判断规则，可以用apply逐列做全量匹配校验：

target_val <- 0
res <- names(df)[apply(df, 2, function(x) all(x == target_val))]

方案3：dplyr 语法实现 #

如果日常使用tidyverse生态的代码，可以用where选择器做筛选：

library(dplyr)
target_val <- 0
res <- df %>% 
  select(where(~ all(.x == target_val))) %>% 
  names()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者thentangler