r:dplyr函数，用于生成多组的长格式

我试图将此代码转换为函数：

mtcars %>% group_by(gear) %>% select(hp, disp) %>% 
summarise_all(funs(n=sum(!is.na(.)), mean=mean(.,na.rm=T))) %>% 
gather(variable, value, -gear) %>% 
arrange(gear, sub('_.*', '', variable), sub('.*_', '', variable)) %>%
separate(variable, into = c('var', 'metric'), '_')

它所做的是创建一个数据框架，我可以轻松地将其导入Excel并创建数据透视。我尝试了以下方法，但似乎不起作用：

mean_func <- function(vars,groups) {
  results <- test %>% group_by_at(vars(one_of(groups))) %>% 
    summarise_at(vars(starts_with(vars)), funs(n=sum(!is.na(.)), mean=mean(.,na.rm=T))) %>% 
    gather_(variable, value, -groups) %>% 
    arrange_(groups) %>%
    separate_(variable, into = c('var', 'metric'), '_'); View(results)
}

mean_func%
总结在（变量（以（变量）开始）、funs（n=sum（！is.na（.）、mean=mean（、na.rm=T）））%>%
聚集（变量，值，-组）%>%
排列（组）%>%
将_（变量，分为=c（'var'，'metric'），'uu'）；查看（结果）
}

---

似乎问题出在

gather

语句的某个地方，但我不确定这里会出什么问题。有什么想法吗？

使用一点

tidy

cleanup来更改分组变量，并使用group_by_进行编程

library(tidyverse)

mean_func <- function(vars, groups) {
    groups = enquo(groups)

    vars %>% 
        group_by_(groups) %>% 
        dplyr::select(hp, disp) %>% 
        summarise_all(funs(n=sum(!is.na(.)), mean=mean(.,na.rm=T))) %>%
        gather(variable, value, -!!groups) %>%
        arrange(!!groups, sub('_.*', '', variable), sub('.*_', '', variable)) %>%
        separate(variable, into = c('var', 'metric'), '_')
}
mean_func(mtcars, gear)

库（tidyverse）
平均函数%
按组分组（组）%>%
dplyr:：选择（hp，显示）%>%
总结所有（funs（n=总和（！is.na（.）），平均值=平均值（，na.rm=T））%>%
聚集（变量，值，-！！组）%>%
排列（！！组，子（'...*'，''，变量），子（'..'.''，''，变量））%>%
分离（变量，分为=c（'var'，'metric'），'uuu'）
}
平均功能（平均车数、档位）

这似乎太落后了。为什么将数据导入R只是为了将其导出以生成数据透视表？不管是什么情况，使用dplyr/tidyr谓词编程都发生了变化。请参阅：因为用户受众想要数据透视表，所以他们可以轻松地操作和浏览数据。这不是我的决定，否则我会把一切都安排好。