使用方括号选择行和列。

# dataframe with one column and four rows
df <- data.frame(sex = c('M', 'F', 'M', 'M'))

# filter to keep only men, keeping all columns
df[df$sex == 'M', ]

输出：

[1] M M M
Levels: F M

如果你喜欢dplyr/magrittr：

df %>%
    filter(sex == 'M')

创建一个可重复的例子将帮助你更快地获得帮助。在这里我将向你展示如何用一些简单的数据做到这一点。
创建虚假数据：

library(tibble)
frogData <- tribble(
  ~`Male/Female`, ~`Size(mm)`, 
  "M", 88.1, 
  "M", 96.7,
  "F", 90.7,
  "F", 89.4
)

我在你的代码中发现了几个问题。首先，当使用dplyr语法和管道时，你需要理解什么对象要去哪里。在这种情况下，它可以理解为：

`new object` <- `existing object` %>% `function`.

另一个问题是，原始数据中有非标准的变量名，需要用反勾号 Package 才能在R中使用。为了简化操作，通常最好重命名这些变量。这样做之后，就可以很容易地过滤数据，使其只包含男性记录。请注意，使用==来测试等式语句，=用于赋值（如<-）

library(dplyr)
# Rename variables
frogData <- frogData %>% 
  rename(sex = `Male/Female`, 
         size = `Size(mm)`)

# Create dataset with only males
Male <- frogData %>% 
  filter(sex == "M")