r - 变异和/或总结动态数量的列

Question

在上一个问题中，我想对动态数量的案例执行case_when。解决方案是使用 parse_exprs 和 !!!。我正在寻找类似的解决方案来使用动态列数进行变异/汇总。

考虑以下数据集。

library(dplyr)
library(rlang)
data(mtcars)
mtcars = mtcars %>%
  mutate(g2 = ifelse(gear == 2, 1, 0),
         g3 = ifelse(gear == 3, 1, 0),
         g4 = ifelse(gear == 4, 1, 0))

假设我想对 g2、g3、g4 列求和。如果我知道这些是列名称，那么这就是简单的标准 dplyr:

answer = mtcars %>%
  summarise(sum_g2 = sum(g2),
            sum_g3 = sum(g3),
            sum_g4 = sum(g4))

但是假设我不知道有多少列，或者它们的确切名称。相反，我有一个包含我关心的所有列名称的向量。按照我之前方法中接受的答案中的逻辑，我将使用:

columns_to_sum = c("g2","g3","g4")

formulas = paste0("sum_",columns_to_sum," = sum(",columns_to_sum,")")

answer = mtcars %>%
  summarise(!!!parse_exprs(formulas))

如果这确实有效，那么无论 columns_to_sum 中作为输入提供的列名称如何，我都应该收到相应列的总和。然而，这是行不通的。我得到的不是包含 sum(g2) 的名为 sum_g2 的列，而是名为 "sum_g2 = sum(g2)" 的列以及其中的每个值列为零。

鉴于我可以将公式传递到 case_when 中，似乎我应该能够将公式传递到 summarise 中(同样的想法也应该适用于 mutate 因为它们都使用了 rlang 包)。

过去有 mutate 和 summarise 的字符串版本(mutate_ 和 summarise_)，您可以将公式作为字符串传递。但这些已经被淘汰，因为 rlang 方法是现在的预期方法。我在 Stackoverflow 上查看的相关问题没有使用 rlang 引用方法，因此不足以满足我的目的。

如何使用动态数量的列进行汇总(使用 rlang 方法)？

Answer 1

自dplyr 1.0.0以来的一个选项可能是:

mtcars %>%
 summarise(across(all_of(columns_to_sum), sum, .names = "sum_{col}"))

  sum_g2 sum_g3 sum_g4
1      0     15     12