你可以试试

> subset(df, sapply(Parameter1, max) > 10)
   Name Parameter1
1 Johny  11, 4, 35

一种方法可能是这样的：
在这里，我们使用tidyr::separate_rows将列表中的所有值放在一行中。然后我们使用readr::parse_number()检查条件并过滤〉10，最后我们使用toString获得所需的输出：

library(dplyr)
library(tidyr)
library(readr)

df %>% 
  separate_rows(Parameter1, sep = ",") %>% 
  filter(any(parse_number(Parameter1) >10), .by = Name) %>% 
  summarise(Parameter1 = toString(Parameter1), .by=Name)

 Name  Parameter1  
  <chr> <chr>       
1 Johny c(11, 4, 35)

数据：

df <- structure(list(Hour = 0:5, Giraffe = c(1L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L
), Elephant = c(1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 0L), Lion = c(0L, 1L, 0L, 
0L, 0L, 1L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))

我认为你可以使用**dplyr：：filter（）函数，结合any（）和purrr：：map_lgl（）**函数。下面是一个可能的解决方案：

# Load the dplyr package
library(dplyr)
library(purrr)

# Create the example data frame
data <- data.frame(
 Name = c("Johny", "Michael"),
 Parameter1 = I(list(c(11, 4, 35), c(1, 3, 9)))
)

# Filter the data frame
filtered_data <- data %>%
 filter(map_lgl(Parameter1, ~ any(.x > 10)))

在这个解决方案中，我使用了purrr包中的map_lgl（）函数来创建一个逻辑向量，指示Parameter1中是否有任何元素大于10。然后使用dplyr包中的filter（）函数根据这个逻辑向量过滤 Dataframe 。