R 总结连续数据，其中一个变量具有多个唯一观测值，而其他变量可以分组

我有一个多变量的大数据框架（分类和连续）。所有数据均按所有变量中相同的观测值分组。除了1个连续变量，它们相似但不同。因此，我想计算这个变量的平均值，以便观察组可以成为一行

我在dplyr中尝试了“一组一组”和“总结”，但没有产生预期的结果。我有以下伪代码：

vy   <-      c( 'a',    'a',    'c',    'c')
cat  <-      c( 'b',    'b',    'd',    'd')
var  <-      c( 1,  1.3,    2,  2.5)
var1  <-    c(1,    1,  2,  2)
df<-data.frame(vy, cat, var, var1)

---

vy不是这
aggregate（var~vy+cat+var1，df，mean，na.rm=TRUE）
或
df%>%groupby（vy，cat，var1）%%>%总结（var=mean（var，na.rm=TRUE））
在
dplyr
中，谢谢，只是想知道是否有一个聚合所有函数，因为我在实际作业中有100个变量？也许可以使用
group_by_at
按位置包含列，而不是名称，这样您就可以将整数的范围传递给它<代码>df%>%分组（c（1:2，4））%>%总结（var=平均值（var，na.rm=真））