reformatting dplyr summarise_at() output

Question

I am using summarise_at() to obtain the mean and standard error of multiple variables by group.

每个组的输出有 1 行，每个组的每个计算量有 1 列。我想要一个表格，每个变量有 1 行，每个计算量有 1 列：

data <- mtcars 

data$condition <- as.factor(c(rep("control", 16), rep("treat", 16))) 

data %>%  
group_by(condition) %>%
summarise_at(vars(mpg, cyl, wt), 
             funs(mean = mean, se=sd(.)/sqrt(n())))

# A tibble: 2 x 7
    condition mpg_mean cyl_mean wt_mean mpg_se cyl_se wt_se
    <fct>        <dbl>    <dbl>   <dbl>  <dbl>  <dbl> <dbl>        
  1 control       18.2     6.5     3.56   1.04  0.387 0.204
  2 treat         22.0     5.88    2.87   1.77  0.499 0.257

以下是我认为更有用的内容（数字没有意义）：

#        MEAN.control, MEAN.treat, SE.control, SE.treat
# mpg         1.5          2.4         .30       .45             
# cyl         3.2          1.9         .20       .60  
# disp        12.3         17.8        .20       .19

有任何想法吗？新手tidyverse，很抱歉，如果这太基本了。

Answer 1

该funs是越来越弃用dplyr。而是list在summarise_at/mutate_at. 在后summarise工序中，gather将数据转换成“长”格式，separate在定界符的“钥匙”列分为两个由分束_，然后unite将“COND”和“KEY2”（改变的“KEY2”的情况下）之后，spread它向“宽”格式，如果需要，使用列“key1”更改行名称

library(tidyverse)
data %>% 
   group_by(condition) %>%
   summarise_at(vars(mpg, cyl, wt), list(MEAN = ~ mean(.), 
                                    SE = ~sd(.)/sqrt(n()))) %>% 
   gather(key, val, -condition) %>% 
   separate(key, into = c("key1", "key2")) %>%        
   unite(cond, key2, condition, sep=".") %>% 
   spread(cond, val) %>%
   column_to_rownames('key1')
#    MEAN.control MEAN.treat SE.control  SE.treat
#cyl     6.500000   5.875000  0.3872983 0.4989572
#mpg    18.200000  21.981250  1.0369024 1.7720332
#wt      3.560875   2.873625  0.2044885 0.2571034