今天早些时候，我遇到了一个恼人的问题，我有一个数据框，其中有数百列，我已经得到了。然后我试图从这个数据框中选择行使用的列表，我已经创建了一个不同的进程。当我试图使用列表过滤，我得到了一个空白的数据框作为回报。经过一段时间的努力，我意识到我正在选择的大量 Dataframe 也有一个与我的列表同名的列，并且我的过滤器操作将此作为优先级。
我的问题是，有没有比现在更好的过滤 Dataframe 的方法？我不喜欢使用列或列表时出现歧义。下面是一个最小的例子：
考虑一个有两列a和B的 Dataframe ：

library(tidyverse)

df = tibble(a = c("first", "second", "third"),
       b = c("2", "3", "4"))
# A tibble: 3 × 2
#  a      b    
#  <chr>  <chr>
# 1 first  2    
# 2 second 3    
# 3 third  4

然后，我想使用我用另一个过程创建的值列表从这个 Dataframe 中选择行。注意，第一个列表名为B，这也是df中一列的名称。

b = c("first")
d = c("first")

这两个命令几乎相同，只是第一个过滤器基于列（因此不返回任何内容），第二个过滤器基于列表（因此返回第一行）：

# Returns Nothing:
df %>%
  filter(a %in% b)
# # A tibble: 0 × 2
# … with 2 variables: a <chr>, b <chr>
# ℹ Use `colnames()` to see all variable names

# Returns Desired Row(s)
df %>%
  filter(a %in% d)
# A tibble: 1 × 2
#  a     b    
#  <chr> <chr>
# 1 first 2

有没有更好的方法来过滤不那么模糊的？我想我会喜欢一个错误或类似的东西。我意识到这是一种边缘情况。