我其实有一个解决这个问题的办法，但我不明白为什么它的工作，或者为什么“明显”的解决方案不工作。这里有一些假数据。我想选择a列中具有有效值的案例，然后是B，然后是c。

foo <- data.frame(
    a = c(letters[1:5], rep(NA, 10)),
    b = c(rep(NA, 5), letters[6:10], rep(NA, 5)),
    c = c(rep(NA, 10), letters[11:15])
    )

以下是生成的 Dataframe ：

> foo
      a    b    c
1     a <NA> <NA>
2     b <NA> <NA>
3     c <NA> <NA>
4     d <NA> <NA>
5     e <NA> <NA>
6  <NA>    f <NA>
7  <NA>    g <NA>
8  <NA>    h <NA>
9  <NA>    i <NA>
10 <NA>    j <NA>
11 <NA> <NA>    k
12 <NA> <NA>    l
13 <NA> <NA>    m
14 <NA> <NA>    n
15 <NA> <NA>    o

这是我写的代码，用于一次筛选出一列NA：

myletters <- c("a", "b", "c")

for(the.letter in myletters) {

    foo2 <- foo %>%
##    this doesn't work. Why?
##    filter(!is.na(the.letter))
##    THIS ONE WORKS!
      drop_na(all_of(the.letter))
##    this works, too, but you can't run through all the letters
##    filter(!is.na(c))

    print(foo2)
    }

第三次执行for循环时，它会产生以下结果：

print(foo2)
     a    b c
1 <NA> <NA> k
2 <NA> <NA> l
3 <NA> <NA> m
4 <NA> <NA> n
5 <NA> <NA> o

这正是我想要的对我来说，最明显的解决方案是filter(!is.na(the.letter))，但我根本无法让它工作。它根本不是filter。我可以硬编码字母（如最后一行，filter(!is.na(c))），但在某些情况下，我有很多很多变量要过滤。
有人能告诉我为什么代码工作，做，为什么我明显的代码不？