如何用dplyr::group_by_生成分组汇总tibble列表（避免循环）

嘿，这个需求用tidyverse里的purrr::map()就能轻松搞定，完全不用写for循环，完美契合tidyverse的函数式编程风格！

先回顾下你的基础代码（我直接沿用你写的部分）：

require(tidyverse)
data(mtcars)

# 创建dplyr::group_by_函数的分组dots
dots1 <- lapply(c("am", "gear"), as.symbol)
dots2 <- lapply(c("am", "carb"), as.symbol)
l <- list(dots1, dots2)

接下来，只需要用map()遍历你的dots列表l，对每个dots元素执行分组汇总操作就行：

方法一：直接在map里写管道逻辑 #

# 生成汇总后的tibble列表
summary_tibbles <- map(l, ~ mtcars %>% 
                         group_by_(.dots = .x) %>% 
                         summarise(cyl_mean = mean(mpg), cyl_sd = sd(mpg)))

方法二：抽离汇总逻辑成单独函数（更易读，适合复杂场景） #

如果你的汇总逻辑后续可能调整，或者代码需要更清晰，可以先定义一个专门的汇总函数：

# 定义分组汇总函数
group_and_summarise <- function(group_dots) {
  mtcars %>% 
    group_by_(.dots = group_dots) %>% 
    summarise(cyl_mean = mean(mpg), cyl_sd = sd(mpg))
}

# 用map调用函数生成列表
summary_tibbles <- map(l, group_and_summarise)

验证结果 #

你可以通过索引查看列表里的每个tibble，比如summary_tibbles[[1]]就是用dots1分组后的汇总结果，和你之前单组运行的结果完全一致；summary_tibbles[[2]]则对应dots2的分组汇总。

这种方式本质上是用函数式编程的思路替代了循环，map()会自动遍历列表中的每个元素，把每个dots传递给后续的处理逻辑，最后返回一个结构和输入列表l对应的tibble列表。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者K. Fujisaki