[`dplyr::filter()`](https://dplyr.tidyverse.org/reference/filter.html) 内で、[`dplyr::if_any()`](https://dplyr.tidyverse.org/reference/across.html) と [`tidyselect::everything()`](https://tidyselect.r-lib.org/reference/everything.html)、`base::is.na()` を組み合わせることで、1 列でも欠損値 (`NA`) がある行を効率的に取得できる。 この抽出は、データ品質チェックや欠損値の分布確認において非常に有用である。 ```r # 1列でも欠損値がある行を抽出 penguins |> filter(if_any(everything(), is.na)) ``` ``` # A tibble: 11 × 8 species island bill_length_mm bill_depth_mm flipper_length_mm body_mass_g sex year <fct> <fct> <dbl> <dbl> <int> <int> <fct> <int> 1 Adelie Torgersen NA NA NA NA NA 2007 2 Adelie Torgersen 34.1 18.1 193 3475 NA 2007 3 Adelie Torgersen 42 20.2 190 4250 NA 2007 4 Adelie Torgersen 37.8 17.1 186 3300 NA 2007 5 Adelie Torgersen 37.8 17.3 180 3700 NA 2007 6 Adelie Dream 37.5 18.9 179 2975 NA 2007 7 Gentoo Biscoe 44.5 14.3 216 4100 NA 2007 8 Gentoo Biscoe 46.2 14.4 214 4650 NA 2008 9 Gentoo Biscoe 47.3 13.8 216 4725 NA 2009 10 Gentoo Biscoe 44.5 15.7 217 4875 NA 2009 11 Gentoo Biscoe NA NA NA NA NA 2009 ``` ## 関連ノート なし