如何在R中使用带空参数的group_by（）？

我正在编写一个函数，该函数根据某些分组（g1和g2）计算变量的平均值。我希望该函数在用户只想计算各组平均值的情况下进行处理，因此group参数将为空。
我想要使​​用tidyverse的解决方案。

假设以下内容：

y = 1:4
g1 = c('a','a','b','b')
g2 = c(1,2,1,2)
MyData = data.frame(g1,g2,y)
MyFun = function(group){
group_sym = syms(group)
MyData %>%
group_by(!!!group_sym) %>%
summarise(mean = mean(y))
}
# this works well
MyFun(group = c('g1','g2'))


现在假设我想要所有组中y的均值。我希望该功能能够处理类似的

MyFun(group = '')


或

MyFun(group = NULL)


因此，理想情况下，我希望group参数为空/ null，因此不会对MyData进行分组。一种解决方案是在函数的开头添加一个条件，以检查参数是否为空以及是否为TRUE，而不使用group_by编写摘要。但这并不优雅，我的实际代码比仅仅几行要长得多。

有什么主意吗？

1）使用{{...}}并使用g1代替'g1'：

MyFun = function(group) {
MyData %>%
group_by({{group}}) %>%
summarise(mean = mean(y)) %>%
ungroup
}
MyFun(g1)
## # A tibble: 2 x 2
## g1 mean
##
## 1 a 1.5
## 2 b 3.5
MyFun()
## # A tibble: 1 x 1
## mean
##
## 1 2.5


2）这种方法在问题中使用'g1'。

MyFun = function(group) {
group <- if (missing(group)) 'All' else sym(group)
MyData %>%
group_by(!!group) %>%
summarise(mean = mean(y)) %>%
ungroup
}
MyFun('g1')
## # A tibble: 2 x 2
## g1 mean
##
## 1 a 1.5
## 2 b 3.5
MyFun()
## # A tibble: 1 x 2
## `"All"` mean
##
## 1 All 2.5


3）这也起作用，并提供与（2）相同的输出。

MyFun = function(...) {
group <- if (...length()) syms(...) else 'All'
MyData %>%
group_by(!!!group) %>%
summarise(mean = mean(y)) %>%
ungroup
}
MyFun('g1')
MyFun()

,

另一种方法是在丢失分组的情况下在数据中创建一个伪造的分组（名为“ across_group”）。

MyFun = function(group) {
if (missing(group)) MyData$across_group = 1
group <- if (missing(group)) syms('across_group') else syms(group)
MyData %>%
group_by(!!!group) %>%
summarise(mean = mean(y)) %>%
ungroup
}
MyFun()
# A tibble: 1 x 2
across_group mean

1 1 2.5