在dplyr版本1.0.0之后，上面的summarize_all和summarize_at函数被summarize(across(...))取代，在summarize(across(...))中可以选择要操作的列（此处为val1:val2）。
我们还可以在across中提供一个函数列表，并使用粘附规范设置列名（{.col} =原始列名，{.fn} =列表中的函数名）。
有关across的更多信息，请参阅official documentation。

library(dplyr)

x %>% group_by(id1, id2) %>% 
  summarize(across(val1:val2, list(mean = mean, n = length), .names = "{.col}_{.fn}"))

# A tibble: 4 × 6
# Groups:   id1 [2]
  id1   id2   val1_mean val1_n val2_mean val2_n
  <chr> <chr>     <dbl>  <int>     <dbl>  <int>
1 a     x           1.5      2       6.5      2
2 a     y           3.5      2       7        2
3 b     x           2        2       8        2
4 b     y           3        2       6        2

您可以在一个步骤中完成所有操作，并获得正确的标签：

> aggregate(. ~ id1+id2, data = x, FUN = function(x) c(mn = mean(x), n = length(x) ) )
#   id1 id2 val1.mn val1.n val2.mn val2.n
# 1   a   x     1.5    2.0     6.5    2.0
# 2   b   x     2.0    2.0     8.0    2.0
# 3   a   y     3.5    2.0     7.0    2.0
# 4   b   y     3.0    2.0     6.0    2.0

这将创建一个具有两个id列和两个矩阵列的 Dataframe ：

str( aggregate(. ~ id1+id2, data = x, FUN = function(x) c(mn = mean(x), n = length(x) ) ) )
'data.frame':   4 obs. of  4 variables:
 $ id1 : Factor w/ 2 levels "a","b": 1 2 1 2
 $ id2 : Factor w/ 2 levels "x","y": 1 1 2 2
 $ val1: num [1:4, 1:2] 1.5 2 3.5 3 2 2 2 2
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : NULL
  .. ..$ : chr  "mn" "n"
 $ val2: num [1:4, 1:2] 6.5 8 7 6 2 2 2 2
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : NULL
  .. ..$ : chr  "mn" "n"

正如下面的@lord.garbage所指出的，可以使用do.call(data.frame, ...)将其转换为具有“简单”列的 Dataframe 。

str( do.call(data.frame, aggregate(. ~ id1+id2, data = x, FUN = function(x) c(mn = mean(x), n = length(x) ) ) ) 
    )
'data.frame':   4 obs. of  6 variables:
 $ id1    : Factor w/ 2 levels "a","b": 1 2 1 2
 $ id2    : Factor w/ 2 levels "x","y": 1 1 2 2
 $ val1.mn: num  1.5 2 3.5 3
 $ val1.n : num  2 2 2 2
 $ val2.mn: num  6.5 8 7 6
 $ val2.n : num  2 2 2 2

以下是LHS上多个变量的语法：

aggregate(cbind(val1, val2) ~ id1 + id2, data = x, FUN = function(x) c(mn = mean(x), n = length(x) ) )

鉴于这一点，在问题中：
我可以使用plyr包，但是我的数据集相当大，当数据集的大小增加时，plyr非常慢（几乎无法使用）。
然后在data.table（1.9.4+）中，您可以尝试：

> DT
   id1 id2 val1 val2
1:   a   x    1    9
2:   a   x    2    4
3:   a   y    3    5
4:   a   y    4    9
5:   b   x    1    7
6:   b   y    4    4
7:   b   x    3    9
8:   b   y    2    8

> DT[ , .(mean(val1), mean(val2), .N), by = .(id1, id2)]   # simplest
   id1 id2  V1  V2 N
1:   a   x 1.5 6.5 2
2:   a   y 3.5 7.0 2
3:   b   x 2.0 8.0 2
4:   b   y 3.0 6.0 2

> DT[ , .(val1.m = mean(val1), val2.m = mean(val2), count = .N), by = .(id1, id2)]  # named
   id1 id2 val1.m val2.m count
1:   a   x    1.5    6.5     2
2:   a   y    3.5    7.0     2
3:   b   x    2.0    8.0     2
4:   b   y    3.0    6.0     2

> DT[ , c(lapply(.SD, mean), count = .N), by = .(id1, id2)]   # mean over all columns
   id1 id2 val1 val2 count
1:   a   x  1.5  6.5     2
2:   a   y  3.5  7.0     2
3:   b   x  2.0  8.0     2
4:   b   y  3.0  6.0     2

有关aggregate（问题和所有其他3个答案中使用的）与data.table的时序比较，请参见this benchmark（agg和agg.x案例）。

使用dplyr套装程式，您可以使用summarise_all来达成此目的。使用此summarise-function，您可以将其他函数（在本例中为mean和n()）套用至每一个非群组数据行：

x %>%
  group_by(id1, id2) %>%
  summarise_all(funs(mean, n()))

其给出：

id1    id2 val1_mean val2_mean val1_n val2_n
1      a      x       1.5       6.5      2      2
2      a      y       3.5       7.0      2      2
3      b      x       2.0       8.0      2      2
4      b      y       3.0       6.0      2      2

如果不想将函数应用于所有非分组列，请指定应应用这些函数的列，或者使用summarise_at()函数以减号排除不需要的列：

# inclusion
x %>%
  group_by(id1, id2) %>%
  summarise_at(vars(val1, val2), funs(mean, n()))

# exclusion
x %>%
  group_by(id1, id2) %>%
  summarise_at(vars(-val2), funs(mean, n()))

您可以添加一个count列，与sum聚合，然后回缩以获得mean：

x$count <- 1
agg <- aggregate(. ~ id1 + id2, data = x,FUN = sum)
agg
#   id1 id2 val1 val2 count
# 1   a   x    3   13     2
# 2   b   x    4   16     2
# 3   a   y    7   14     2
# 4   b   y    6   12     2

agg[c("val1", "val2")] <- agg[c("val1", "val2")] / agg$count
agg
#   id1 id2 val1 val2 count
# 1   a   x  1.5  6.5     2
# 2   b   x  2.0  8.0     2
# 3   a   y  3.5  7.0     2
# 4   b   y  3.0  6.0     2

它的优点是保留列名并创建单个count列。

也许你想 * 合并 *？

x.mean <- aggregate(. ~ id1+id2, p, mean)
x.len  <- aggregate(. ~ id1+id2, p, length)

merge(x.mean, x.len, by = c("id1", "id2"))

  id1 id2 val1.x val2.x val1.y val2.y
1   a   x    1.5    6.5      2      2
2   a   y    3.5    7.0      2      2
3   b   x    2.0    8.0      2      2
4   b   y    3.0    6.0      2      2

您也可以使用plyr::each()来引入多个函数：

aggregate(cbind(val1, val2) ~ id1 + id2, data = x, FUN = plyr::each(avg = mean, n = length))