R语言不使用dplyr包实现数据过滤 求Base环境等效替代函数

存在两种隶属于R Base Environment的原生方案，可实现与dplyr::filter()完全一致的行过滤功能：

• subset() 函数
  是和dplyr::filter()使用习惯最接近的原生函数，支持直接传入过滤条件，无需反复指定数据框名，还可同时筛选需要保留的列。
  示例：过滤mtcars数据集中气缸数为6、油耗表现优于20英里/加仑的观测：

  # dplyr写法参考
  dplyr::filter(mtcars, cyl == 6, mpg > 20)
  # 对应base::subset写法
  subset(mtcars, cyl == 6 & mpg > 20)
  # 同时仅保留mpg、wt两列的写法
  subset(mtcars, cyl == 6 & mpg > 20, select = c(mpg, wt))
  

• 基础方括号索引语法
  是R最原生的数据筛选实现方式，利用数据框[行过滤条件, 列选择参数]的语法规则实现过滤，不需要调用额外函数。
  示例：实现和上面完全一致的过滤需求：

  # 仅过滤行
  mtcars[mtcars$cyl == 6 & mtcars$mpg > 20, ]
  # 同时过滤行和列
  mtcars[mtcars$cyl == 6 & mtcars$mpg > 20, c("mpg", "wt")]
  

两种原生方案的过滤逻辑与dplyr::filter()完全一致，仅语法细节存在差异，无需安装额外包即可直接调用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anthony