如何使用列名向量作为dplyr:：group_by（）的输入？

我想基于

dplyr

创建一个函数，对数据子集执行某些操作。子集由数据集中一个或多个键列的值定义。当只有一列用于标识子集时，我的代码工作正常：

set.seed（1）
df您需要使用unquote拼接操作符
：

aggregate <- function(df, by) {
  df %>% group_by(!!!syms(by)) %>% summarize(a = mean(a))
}

group_key <- c("g1", "g2")

aggregate(df, by = group_key)
## A tibble: 4 x 3
## Groups:   g1 [2]
#     g1    g2     a
#  <dbl> <dbl> <dbl>
#1     1     1   1  
#2     1     2   4  
#3     2     1   2.5
#4     2     2   5 

聚合%group_by（！！！syms（by））%>%summary（a=平均值（a））
}
分组键或者，您可以在
处使用
dplyr:：group\u by\u:

agg%group\u by\u at（vars（其中一个）（by））%%>%summary（a=mean（a））}
组键g1 a
#>    
#> 1     1  2.5 
#> 2     2  3.33
agg（df，by=组密钥）
#>#tibble:4 x 3
#>#组：g1[2]
#>g1 g2 a
#>     
#> 1     1     1   1  
#> 2     1     2   4  
#> 3     2     1   2.5
#> 4     2     2   5
使用dplyr 1.0.0更新
新的
cross（）
允许像
all\u of
这样的tidyselect函数，它取代了NSE的quote unqote过程。代码看起来有点简单：

aggregate <- function(df, by) {
  df %>% 
    group_by(across(all_of(by))) %>% 
    summarize(a = mean(a))
}

df %>% aggregate(group_key)

aggregate%
分组依据（全部依据））%>%
总结（a=平均值（a））
}
df%>%聚合（组密钥）
您可以直接传递字符向量，而不是
vars（）
：
group\u by\u at（by）
@LionelHenry您尝试过这个吗<代码>UseMethod（“tbl_vars”）中的错误：没有适用于“tbl_vars”的方法应用于类“function”的对象。
是否需要将数据帧导入其中<代码>mtcars%>%分组（c（“cyl”，“am”））
@LionelHenry油井管道从来没有必要。您总是可以这样放置
group\u by（df，col）
。阅读有关
magrittr:：%%>%%
的更多信息。让我重新措辞：是否需要将数据帧传递给
groupby（）
？
aggregate <- function(df, by) {
  df %>% 
    group_by(across(all_of(by))) %>% 
    summarize(a = mean(a))
}

df %>% aggregate(group_key)