小编Kob*_*Kob的帖子

我计划在一行中过滤多列的数据，以减少运行代码所用的时间。这是我用来测试代码的示例数据。基本上，我想删除包含 0、1、2 和 NA 的任何行。

test <- data.frame(A = c(1,0,2,3,4,0,5,6,0,7,0,8,0,9,NA),
                 B = c(0,1,0,2,3,4,0,5,0,7,8,0,NA,9,0),
                 C = c(1,2,3,0,0,4,5,6,0,7,0,8,NA,0,9))

我使用以下代码来清理我的数据。虽然它完成了工作，但代码非常乏味，当我使用大型数据库运行它时，需要花费相当长的时间。

test %>%  filter(!is.na(A)) %>%
filter(!is.na(B)) %>%
filter(!is.na(C)) %>% 
filter(A != 0) %>% 
filter(A != 1) %>%
filter(A != 2) %>% 
filter(B != 0) %>% 
filter(B != 1) %>%
filter(B != 2) %>%
filter(C != 0) %>% 
filter(C != 1) %>%
filter(C != 2)

  A B C
1 6 5 6
2 7 7 7

filter我尝试使用、filter_at、 和来缩短代码any_vars，但没有成功。下面是我处理这个问题的尝试（所有这些代码都不起作用，因为它们无法删除包含 0 （或 …