使用dplyr 1.0中的tidyeval一次总结多个函数

在dplyr 1.0中，tidyeval是一种用于动态评估（evaluate）表达式的技术。它允许我们在dplyr管道中使用变量来引用列名，从而实现更灵活的数据处理和分析。

使用tidyeval，我们可以一次性总结多个函数，以便在数据处理过程中进行多个操作。下面是一个示例：

library(dplyr)

# 创建一个示例数据框
data <- data.frame(
  id = 1:5,
  name = c("Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve"),
  age = c(25, 30, 35, 40, 45),
  salary = c(50000, 60000, 70000, 80000, 90000)
)

# 定义一个函数，用于总结多个函数
summarize_multiple <- function(df, funcs) {
  df %>%
    summarize(across(all_of(names(df)), !!!funcs))
}

# 定义要使用的函数
funcs <- list(
  mean = ~mean(.),
  median = ~median(.),
  min = ~min(.),
  max = ~max(.)
)

# 使用summarize_multiple函数总结多个函数
result <- summarize_multiple(data, funcs)

# 输出结果
print(result)

在上面的示例中，我们首先创建了一个示例数据框data，包含了id、name、age和salary四个列。然后，我们定义了一个名为summarize_multiple的函数，该函数接受一个数据框和一个函数列表作为参数。函数列表中的每个函数都会被应用于数据框的每一列，并返回总结结果。

接下来，我们定义了一个函数列表funcs，其中包含了要使用的函数，包括mean、median、min和max。然后，我们调用summarize_multiple函数，将数据框data和函数列表funcs作为参数传递进去，得到了总结结果。

最后，我们打印输出了总结结果。

这个技术在数据处理和分析中非常有用，可以帮助我们一次性总结多个函数，从而更高效地进行数据处理和分析。

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