至少有几种方法。使用dplyr样式的语法：

library(collapse)

var_means <- c(
  "Ozone",
  "Solar.R",
  "Wind"
)

airquality |>
  fgroup_by(Month) |>
  fmutate(across(var_means, fmean, .names = TRUE)) |>
  fungroup()

或者使用ftransform()：

ftransform(airquality,
           fmean(
             list(
               Ozone_mean = Ozone,
               Solar.R_mean = Solar.R,
               Wind_mean = Wind
             ),
             g = Month,
             TRA = 1
           ))

或者，如果你想传递一个列的字符向量，你需要像这样：

ftransform(airquality, 
           fmean(
             do.call(list, lapply(setNames(var_means, paste0(var_means, "_mean")), as.name)),
             g = Month,
             TRA = 1
           ))

里奇的回答很好。我想补充的是，你可以在列表中传递函数给fmutate：

airquality |>
  fgroup_by(Month) |>
  fmutate(across(var_means, list(mean = fmean), .names = TRUE)) |>
  fungroup()

你也可以使用ftransform与复合管道和add_stub函数：

library(magrittr)
airquality %>% ftransform(get_vars(., var_means) %>% fmean(Month, TRA = 1) %>% 
                          add_stub("_mean", pre = FALSE))

如果不需要重命名列，一个简单的方法是使用settransformv

settransformv(airquality, var_means, fmean, Month, TRA = 1, apply = FALSE)

非常接近你对data.table所做的。这里的apply = FALSE确保我们使用应用于帧的整个子集的fmean.data.frame，因此我们只需要分组一次。
最后一个混合选项是fcomputev与add_vars<-或ftransform<-，后者更智能（即如果再次执行，它将替换列），但前者更快。

add_vars(airquality) <- airquality |> 
    fcomputev(var_means, fmean, Month, TRA = 1, apply = FALSE) |> 
    add_stub("_mean", pre = FALSE)