在dplyr 1.0中使用tidyeval一次总结多个函数

假设我们有一个数据帧

库（tidyverse）
图书馆（rlang）
df%
分组依据（id）%>%
总结(
n=n（），
mu_A=平均值（等级=“A”），
mu_B=平均值（等级=“B”），
mu_C=平均值（等级=“C”）
)

我正在处理一个存在多个条件（本例中有多个等级）的情况，并希望使我的代码更加健壮。我们如何在dplyr 1.0中使用tidyevaluation来简化这个过程

我说的是通过一次通过所有等级来生成多个列名，而不破坏dplyr中的管道流，比如

#如何同时获得A、B、C的平均值？
mu{grade}:=平均值（grade=={grade}）

事实上，我在两年前写的一篇文章中找到了我自己问题的答案

我将在下面发布代码，希望能帮助任何遇到同样问题的人

make_expr%
map（~parse_expr（str_glue（“mean（grade='{.x}'）））））
}
#生成多个表达式
等级%set_名称（粘贴0（“mu_”，等级））
#我们可以通过添加命名元素来“补充”额外的内容
exprs%group_by（id）%%>%summary（！！！exprs）