dplyr：将所有列发送到一个组的后面的mutate中的函数

在dplyr管道中调用任意函数时，将当前组中的所有列作为TIBLE或data.frame发送到函数的首选方式是什么

在下面的例子中，

mean_B

是一个简单的例子，在我进行函数调用之前，我知道需要什么

mean\u B\u fun

给出了错误的答案（与我想要的相比——我想要组内的平均值），而

mean\u B\u fun\u ugh

给出了我想要的，但这似乎是一种既低效（又丑陋）又能达到我想要的效果的方法

我想对任意列进行操作的原因是，实际上，我在下面的示例中从用户那里获取了

my_fun

，我不知道用户需要对哪些列进行操作

library(dplyr)

my_fun <- function(x) mean(x$B)

my_data <-
  expand.grid(A=1:3, B=1:2) %>%
  mutate(B=A*B) %>%
  group_by(A) %>%
  mutate(mean_B=mean(B),
         mean_B_fun=my_fun(.),
         mean_B_fun_ugly=my_fun(as.data.frame(.)[.$A == unique(A),,drop=FALSE]))

库（dplyr）
我的乐趣%
组别(A)%>%
变异（平均值B=平均值B），
mean_B__fun=我的_fun（.），
mean_B_fun_丑陋=我的_fun（as.data.frame（.）[.A==唯一（A），，drop=FALSE]））
这是我的答案，不知道要计算平均值的列

expand.grid(A=1:3, B=1:2) %>%
mutate(B=A*B) %>% nest(-A)  %>%
mutate(means = map(.$data, function(x) colMeans(x)))

  A data means
1 1 1, 2   1.5
2 2 2, 4     3
3 3 3, 6   4.5

mutate\u all
将按组将函数应用于除分组列以外的所有列。对于
my_fun
，参数
x
应该是一个向量，函数中的操作应该是
mean（x）
，因为mutate将传递给定列中的值向量。
tidyverse
中基本上有两种类型的函数：1）将数据帧作为第一个参数的函数（用于管道，如tidyr:：separate或dplyr:：top_n）和2）采用向量的管道（如
stringr
中的所有函数或许多
base
函数，如
mean
，
max
，
sum
）-这些通常用于
mutate
语句中。有一些可以采用df或vector（如
purrr:：map
），但行为会有所不同。您的用户函数应该是类型2-它应该采用向量，而不是数据帧。假设用户不在函数内部进行子集，则将使用
group_by
。@eipi10用户可能需要将函数应用于多个列以获得其函数的输出。一般来说，写为
mean（x$B）
的内容也可以是
mean（x$B）+mean（x$A）
，我不知道它们需要哪些列。@dmi3kno，“您的用户函数应该……采用向量，而不是数据帧。”我不能对我的用户进行这种限制。在一个函数调用中，它们可能需要列
A
，在下一个函数调用中，它们可能需要列
B
，在下一个函数调用中，它们可能需要列
A
和
B
。更一般地说，我不知道用户数据集中的所有列名，它们对用户意味着什么，以及哪些是重要的；它似乎只传递列
B
。它将传递所有未分组的列：）