这是我的虚拟数据：

dummy_data <- data.frame (name  = c("apple", "apple", "orange", "orange", "orange", "kiwi", "kiwi", "kiwi"),
                values = c("value_1", "value_2", NA,"value_2","value_3","value_3", NA, "value_3"),
                data = c("1234","2345","3456","4567","5678","6789","7890","1245"))

    name  values data
1  apple value_1 1234
2  apple value_2 2345
3 orange    <NA> 3456
4 orange value_2 4567
5 orange value_3 5678
6   kiwi value_3 6789
7   kiwi    <NA> 7890
8   kiwi value_3 1245

好了，我想过滤name = 'kiwi'，values = 'value_3'和number = 6789的行。我希望这是有条件的，因为它进入了一个大数据集的循环。一些值为NA。
所以期望的结果是行#6：

name  values data
6 kiwi value_3 6789

fruit_name是我的动态赋值变量，在其中一个循环中它将是'kiwi'，value是我的动态赋值变量，在那个循环中它将是'value_3'，number对于6789是相同的。
我现在拥有的：

fruit_name <- 'kiwi'
value <- 'value_3'
number <- "6789"

期望行为：filter for fruit_name（name col）and number（data col），如果该ROW的values列不是NA，则filter value = value_3（对于这个循环，我没有展示循环结构）。如果它是NA，那么就保持值为NA，不要过滤它。

df <- df %>% filter(name == fruit_name & data == number) %>%
           mutate( value = ifelse(!is.na(value), number, TRUE))

然而，这实际上不是过滤，它只是返回变量编号。我想过滤一下。我也试着为第二行做一些类似的事情：

filter(number %in% values)

或

filter(if (!is.na(value)) values == number else TRUE)

这会产生一个错误：

• 条件的长度> 1，并且只使用第一个元素 *

来源
但都不管用我被困在这里了，希望你能给点建议。谢谢你

第二个问题的附加数据（与原始问题无关）：

环结构：
这是我希望在我的数据框中查找与虚拟数据匹配的数据的列表/键：

list <- (fruit = c("apple", "orange", "kiwi", "kiwi"), 
vals1 = ("value_2", "value_1", "value_3", "value_3"), 
vals2 = c("4567", "5678", "6789", "4567") )

for (i in seq_len(nrow(list))) {

f_name  <- list$fruit[i]
val1  <- list$vals1[i]
val2   <- list$vals2[i]

assign(paste("df_", i, sep=""), dummy_data %>%  filter(name == f_name & data == val2, if(is.na(values)) is.na(values) else values == val1) )

}

所需输出：df_1、df_2等，以用于稍后的不同处理。