基于dplyr的可能解决方案：

library(dplyr)

iris%>%
  filter(across(is.numeric, ~ .x > 2))

或者：

iris%>%
  filter(across(c(Sepal.Length,Sepal.Width,Petal.Length,Petal.Width), ~ .x > 2))

或者甚至：

iris%>%
  filter(across(ends_with(c("Length","Width")), ~ .x > 2))

两种可能

iris %>%
  filter(across(c(Sepal.Length, Sepal.Width , Petal.Length, Petal.Width), `>`, 2))

iris %>%
  filter(across(c(Sepal.Length, Sepal.Width , Petal.Length, Petal.Width), ~ .x > 2))

# or

iris %>%
  filter(across(c(Sepal.Length, Sepal.Width , Petal.Length, Petal.Width), function(x) x > 2))

让我们从第二个例子开始-我们使用匿名函数表示法，第一个是purrr的风格，第二个是，让我们称之为经典风格。Purrr的风格只适用于某些软件包。
现在第一个-across()想要作为第二个参数的是一个函数，但您需要使用前缀形式的函数Advanced R。R中的所有函数都有这种形式，但通常没有必要使用它，例如：

2 + 2
`+`(2, 2)

是一样的。
在across()中，当你传递（作为第二个参数）函数时，你可以在逗号后传递所有其他可以传递给这个函数的参数。对于>，第一个参数是，第一个数字，然后从iris得到值，第二个参数是数字2，i。即您选择用来检查列中值的数字。

使用dplyr的潜在解决方案：

iris %>% filter(Sepal.Length > 2 & Sepal.Width >2 & Petal.Length >2 & Petal.Width >2)

压缩版本：

iris %>% filter_at(vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width),all_vars(.>2))

更新了dplyr（〉= 1.0.8）解决方案看起来像：

library(dplyr)

iris%>%
  filter(if_any(where(is.numeric), ~ .x > 2))