Hello,
See below how to filter the Communalities table. If you have more questions or so let us know 
#install.packages("EFA.dimensions")
library(EFA.dimensions)
library(tidyverse)
output <-
EFA.dimensions::PCA(EFA.dimensions::data_Field, corkind='pearson', Nfactors=11, Ncases=NULL)
#>
#>
#> Principal Components Analysis
#>
#> Specified kind of correlations for this analysis: Pearson
#>
#> The specified number of factors to extract = 11
#>
#> Communalities:
#> Initial Extraction
#> Q01 1 0.68
#> Q02 1 0.86
#> Q03 1 0.60
#> Q04 1 0.55
#> Q05 1 0.72
#> Q06 1 0.70
#> Q07 1 0.68
#> Q08 1 0.79
#> Q09 1 0.76
#> Q10 1 0.89
#> Q11 1 0.77
#> Q12 1 0.60
#> Q13 1 0.71
#> Q14 1 0.56
#> Q15 1 0.85
#> Q16 1 0.71
#> Q17 1 0.70
#> Q18 1 0.66
#> Q19 1 0.95
#> Q20 1 0.86
#> Q21 1 0.70
#> Q22 1 0.95
#> Q23 1 0.95
#>
#>
#> Total Variance Explained (Initial Eigenvalues):
#> Eigenvalues Proportion of Variance Cumulative Prop. Variance
#> Factor 1 7.29 0.32 0.32
#> Factor 2 1.74 0.08 0.39
#> Factor 3 1.32 0.06 0.45
#> Factor 4 1.23 0.05 0.50
#> Factor 5 0.99 0.04 0.55
#> Factor 6 0.90 0.04 0.59
#> Factor 7 0.81 0.04 0.62
#> Factor 8 0.78 0.03 0.65
#> Factor 9 0.75 0.03 0.69
#> Factor 10 0.72 0.03 0.72
#> Factor 11 0.68 0.03 0.75
#> Factor 12 0.67 0.03 0.78
#> Factor 13 0.61 0.03 0.80
#> Factor 14 0.58 0.03 0.83
#> Factor 15 0.55 0.02 0.85
#> Factor 16 0.52 0.02 0.88
#> Factor 17 0.51 0.02 0.90
#> Factor 18 0.46 0.02 0.92
#> Factor 19 0.42 0.02 0.94
#> Factor 20 0.41 0.02 0.95
#> Factor 21 0.38 0.02 0.97
#> Factor 22 0.36 0.02 0.99
#> Factor 23 0.33 0.01 1.00
#>
#> Model Fit Coefficients:
#>
#> RMSR = 0.048
#>
#> GFI = 0.974
#>
#> CAF = 0.517
#>
#> Unrotated PCA Loadings:
#> Factor 1 Factor 2 Factor 3 Factor 4 Factor 5 Factor 6
#> Q01 0.59 -0.18 0.22 -0.12 0.40 0.11
#> Q02 -0.30 -0.55 -0.15 -0.01 0.03 0.38
#> Q03 -0.63 -0.29 -0.21 0.07 -0.02 0.00
#> Q04 0.63 -0.14 0.15 -0.15 0.20 0.12
#> Q05 0.56 -0.10 0.07 -0.14 0.42 0.17
#> Q06 0.56 -0.10 -0.57 0.05 -0.17 -0.01
#> Q07 0.69 -0.04 -0.25 -0.10 -0.17 0.08
#> Q08 0.55 -0.40 0.32 0.42 -0.15 -0.10
#> Q09 -0.28 -0.63 0.01 -0.10 -0.17 0.27
#> Q10 0.44 -0.03 -0.36 0.10 0.34 -0.22
#> Q11 0.65 -0.25 0.21 0.40 -0.13 -0.18
#> Q12 0.67 0.05 -0.05 -0.25 -0.04 0.08
#> Q13 0.67 -0.08 -0.28 0.01 -0.13 -0.03
#> Q14 0.66 -0.02 -0.20 -0.14 -0.08 0.03
#> Q15 0.59 -0.01 -0.12 0.11 0.07 -0.29
#> Q16 0.68 -0.01 0.14 -0.08 0.32 0.00
#> Q17 0.64 -0.33 0.21 0.34 -0.10 -0.05
#> Q18 0.70 -0.03 -0.30 -0.13 -0.15 0.09
#> Q19 -0.43 -0.39 -0.10 0.01 0.15 -0.07
#> Q20 0.44 0.21 0.40 -0.30 -0.33 0.01
#> Q21 0.66 0.06 0.19 -0.28 -0.24 0.15
#> Q22 -0.30 -0.47 0.12 -0.38 -0.07 -0.12
#> Q23 -0.14 -0.37 0.02 -0.51 -0.02 -0.62
#> Factor 7 Factor 8 Factor 9 Factor 10 Factor 11
#> Q01 0.22 0.08 0.01 -0.10 -0.11
#> Q02 -0.19 0.39 0.01 -0.12 -0.30
#> Q03 -0.01 0.05 0.20 0.10 -0.15
#> Q04 0.06 -0.11 -0.11 -0.01 0.03
#> Q05 0.06 -0.11 0.24 0.09 0.30
#> Q06 0.00 -0.05 0.00 0.00 0.13
#> Q07 -0.05 -0.03 -0.08 0.13 0.27
#> Q08 0.07 0.04 0.01 -0.05 0.09
#> Q09 0.01 0.03 0.16 0.32 0.22
#> Q10 -0.44 0.03 0.37 -0.22 0.11
#> Q11 0.01 -0.03 0.10 -0.14 0.00
#> Q12 0.14 -0.08 0.01 -0.11 -0.19
#> Q13 0.21 -0.05 0.08 -0.22 -0.24
#> Q14 0.10 0.06 -0.14 0.16 -0.08
#> Q15 -0.32 0.12 -0.27 0.41 -0.15
#> Q16 -0.12 0.14 -0.19 0.15 -0.16
#> Q17 0.02 -0.03 -0.04 0.02 -0.01
#> Q18 0.10 -0.06 -0.06 -0.12 -0.05
#> Q19 -0.05 -0.68 0.02 0.16 -0.29
#> Q20 -0.34 -0.03 0.33 0.02 -0.21
#> Q21 -0.18 -0.10 0.12 0.08 0.02
#> Q22 -0.31 -0.12 -0.41 -0.39 0.19
#> Q23 0.28 0.22 0.18 0.08 0.00
#>
#> Promax Rotation Pattern Matrix:
#> Factor 1 Factor 2 Factor 3 Factor 4 Factor 5 Factor 6
#> Q01 -0.07 0.08 -0.12 0.08 0.95 -0.09
#> Q02 0.04 -0.25 0.02 -0.05 0.07 0.13
#> Q03 -0.04 -0.23 -0.04 -0.06 -0.25 -0.13
#> Q04 0.11 -0.03 -0.03 0.05 0.65 0.05
#> Q05 -0.07 -0.26 -0.06 -0.06 0.95 0.00
#> Q06 0.95 -0.10 -0.19 0.00 -0.25 0.03
#> Q07 0.64 -0.24 -0.03 -0.02 -0.01 0.05
#> Q08 -0.08 -0.14 -0.04 0.90 0.05 -0.01
#> Q09 0.01 -0.83 0.04 0.10 0.06 -0.10
#> Q10 0.12 0.18 0.09 0.01 0.16 -0.01
#> Q11 0.07 0.06 0.07 0.81 -0.04 -0.01
#> Q12 0.54 0.15 0.19 -0.09 0.27 -0.04
#> Q13 0.82 0.20 0.00 0.15 0.00 -0.08
#> Q14 0.58 -0.05 -0.04 -0.09 0.10 -0.07
#> Q15 0.03 0.07 0.01 0.06 -0.13 -0.06
#> Q16 -0.14 0.12 0.02 -0.04 0.58 0.01
#> Q17 0.07 -0.09 -0.01 0.70 0.08 0.06
#> Q18 0.85 0.06 -0.02 -0.03 0.03 0.03
#> Q19 -0.01 -0.08 -0.01 -0.04 0.03 0.06
#> Q20 -0.18 0.00 1.10 0.02 -0.16 -0.04
#> Q21 0.21 -0.17 0.63 -0.01 0.07 0.06
#> Q22 -0.03 0.03 -0.05 0.01 -0.09 -0.08
#> Q23 0.01 -0.12 0.03 -0.02 0.07 -1.03
#> Factor 7 Factor 8 Factor 9 Factor 10 Factor 11
#> Q01 0.01 0.02 0.04 -0.09 -0.15
#> Q02 -0.07 0.11 -0.09 0.01 -0.99
#> Q03 -0.08 -0.19 0.14 -0.01 -0.29
#> Q04 0.05 -0.09 -0.11 0.01 0.03
#> Q05 -0.24 -0.03 0.11 -0.17 0.15
#> Q06 -0.18 0.01 0.01 0.06 0.02
#> Q07 -0.02 0.12 -0.06 0.12 0.14
#> Q08 0.04 0.07 -0.02 0.01 0.01
#> Q09 0.14 -0.07 0.02 -0.08 -0.25
#> Q10 -0.89 0.01 -0.04 0.09 -0.09
#> Q11 -0.11 0.00 0.01 -0.02 0.07
#> Q12 0.08 -0.07 0.01 -0.11 -0.03
#> Q13 -0.04 -0.07 0.09 -0.16 -0.10
#> Q14 0.15 0.03 0.08 0.26 -0.03
#> Q15 -0.07 -0.08 0.04 0.97 0.01
#> Q16 -0.02 0.03 0.01 0.49 -0.14
#> Q17 0.06 -0.05 0.01 0.13 -0.01
#> Q18 0.02 0.00 -0.05 -0.07 -0.04
#> Q19 0.01 -1.04 -0.06 0.09 0.12
#> Q20 -0.08 0.00 0.04 0.01 -0.03
#> Q21 0.02 0.01 -0.04 0.00 0.05
#> Q22 -0.04 -0.06 -0.93 -0.06 -0.10
#> Q23 -0.01 0.06 -0.07 0.06 0.14
#>
#> Promax Rotation Structure Matrix:
#> Factor 1 Factor 2 Factor 3 Factor 4 Factor 5 Factor 6
#> Q01 0.42 0.24 0.33 0.42 0.77 0.03
#> Q02 -0.20 -0.26 -0.26 -0.09 -0.20 -0.15
#> Q03 -0.48 -0.31 -0.50 -0.33 -0.59 -0.35
#> Q04 0.52 0.10 0.42 0.40 0.72 0.19
#> Q05 0.41 -0.14 0.31 0.27 0.72 0.20
#> Q06 0.74 -0.06 0.15 0.28 0.28 0.18
#> Q07 0.74 -0.14 0.39 0.32 0.50 0.29
#> Q08 0.37 -0.02 0.27 0.87 0.42 0.13
#> Q09 -0.19 -0.79 -0.20 -0.04 -0.19 -0.21
#> Q10 0.38 0.10 0.17 0.23 0.31 0.12
#> Q11 0.49 0.17 0.38 0.86 0.46 0.15
#> Q12 0.68 0.31 0.55 0.31 0.61 0.11
#> Q13 0.76 0.33 0.37 0.47 0.48 0.05
#> Q14 0.70 0.10 0.38 0.31 0.53 0.13
#> Q15 0.48 0.13 0.31 0.37 0.40 0.16
#> Q16 0.48 0.25 0.44 0.38 0.73 0.20
#> Q17 0.49 0.05 0.34 0.81 0.51 0.20
#> Q18 0.81 0.18 0.41 0.35 0.53 0.19
#> Q19 -0.32 -0.21 -0.33 -0.18 -0.30 -0.19
#> Q20 0.29 0.16 0.89 0.23 0.34 0.11
#> Q21 0.58 0.00 0.78 0.33 0.57 0.26
#> Q22 -0.23 -0.21 -0.15 -0.13 -0.18 -0.25
#> Q23 -0.09 -0.12 -0.06 -0.08 -0.07 -0.94
#> Factor 7 Factor 8 Factor 9 Factor 10 Factor 11
#> Q01 0.07 0.21 0.00 0.30 0.04
#> Q02 -0.03 -0.24 -0.14 -0.19 -0.86
#> Q03 -0.12 -0.51 0.10 -0.42 -0.52
#> Q04 0.07 0.22 -0.16 0.41 0.25
#> Q05 -0.25 0.24 0.03 0.27 0.36
#> Q06 -0.30 0.23 0.06 0.39 0.22
#> Q07 -0.11 0.43 -0.08 0.53 0.43
#> Q08 0.02 0.20 -0.04 0.33 0.12
#> Q09 0.04 -0.27 -0.17 -0.20 -0.31
#> Q10 -0.84 0.15 0.06 0.31 0.13
#> Q11 -0.11 0.22 0.05 0.37 0.20
#> Q12 0.12 0.25 0.02 0.33 0.21
#> Q13 -0.05 0.17 0.15 0.28 0.08
#> Q14 0.09 0.32 0.05 0.55 0.22
#> Q15 -0.12 0.26 0.04 0.90 0.24
#> Q16 0.03 0.34 -0.02 0.69 0.17
#> Q17 0.02 0.18 -0.01 0.46 0.15
#> Q18 -0.02 0.29 -0.01 0.39 0.22
#> Q19 -0.03 -0.95 -0.11 -0.26 -0.25
#> Q20 0.08 0.28 -0.02 0.25 0.24
#> Q21 0.07 0.37 -0.11 0.41 0.38
#> Q22 0.05 -0.24 -0.92 -0.18 -0.24
#> Q23 0.03 -0.14 -0.18 -0.09 -0.13
#>
#> Rotation Sums of Squared Loadings:
#> Factor 1 Factor 2 Factor 3 Factor 4 Factor 5 Factor 6
#> 6.00 1.39 3.84 3.94 5.56 1.66
#> Factor 7 Factor 8 Factor 9 Factor 10 Factor 11
#> 0.96 2.57 1.03 3.86 2.20
#>
#> Promax Rotation Factor Correlations:
#> Factor 1 Factor 2 Factor 3 Factor 4 Factor 5 Factor 6
#> Factor 1 1.00 0.15 0.52 0.47 0.65 0.23
#> Factor 2 0.15 1.00 0.21 0.13 0.20 0.02
#> Factor 3 0.52 0.21 1.00 0.34 0.57 0.20
#> Factor 4 0.47 0.13 0.34 1.00 0.48 0.14
#> Factor 5 0.65 0.20 0.57 0.48 1.00 0.22
#> Factor 6 0.23 0.02 0.20 0.14 0.22 1.00
#> Factor 7 -0.06 0.17 0.14 -0.01 0.04 -0.06
#> Factor 8 0.38 0.12 0.38 0.19 0.38 0.29
#> Factor 9 0.02 0.20 -0.06 0.01 -0.06 0.08
#> Factor 10 0.55 0.09 0.39 0.38 0.53 0.25
#> Factor 11 0.32 0.01 0.35 0.12 0.32 0.33
#> Factor 7 Factor 8 Factor 9 Factor 10 Factor 11
#> Factor 1 -0.06 0.38 0.02 0.55 0.32
#> Factor 2 0.17 0.12 0.20 0.09 0.01
#> Factor 3 0.14 0.38 -0.06 0.39 0.35
#> Factor 4 -0.01 0.19 0.01 0.38 0.12
#> Factor 5 0.04 0.38 -0.06 0.53 0.32
#> Factor 6 -0.06 0.29 0.08 0.25 0.33
#> Factor 7 1.00 0.01 -0.09 -0.05 -0.08
#> Factor 8 0.01 1.00 0.04 0.38 0.40
#> Factor 9 -0.09 0.04 1.00 -0.03 0.01
#> Factor 10 -0.05 0.38 -0.03 1.00 0.31
#> Factor 11 -0.08 0.40 0.01 0.31 1.00
changed_table <- output$Communalities %>% #pulling the correct list of lists
as.data.frame() %>% #convert matrix to data frame
filter(Extraction < 0.8) #filter the table to show the right values
changed_table
#> Initial Extraction
#> Q01 1 0.6835196
#> Q03 1 0.6017952
#> Q04 1 0.5519307
#> Q05 1 0.7172720
#> Q06 1 0.7008013
#> Q07 1 0.6797672
#> Q08 1 0.7865323
#> Q09 1 0.7616070
#> Q11 1 0.7725018
#> Q12 1 0.5986828
#> Q13 1 0.7138812
#> Q14 1 0.5636473
#> Q16 1 0.7077408
#> Q17 1 0.6998149
#> Q18 1 0.6635347
#> Q21 1 0.6953139
Created on 2021-09-08 by the reprex package (v2.0.0)