大家好，提前感谢您的回复。
默认情况下，R中的tidyr：：pivot_wider（）创建新的列名，后缀中的值来自“names_from”。这可以通过包含“names_glue = {var 1}_{var 2}"-参数来更改（如这里所示：R: Changing column names in pivot_wider() -- suffix to prefix）。然而，由于我试图在函数中使用pivot_wider，我无法弄清楚如何将此参数应用于curly-curly-variable（参见下面的示例）。
我需要以这种方式重命名列，以便稍后可以按顺序重新排序列，以便首先显示甲方的绝对数字和百分比列，然后显示乙方的绝对数字和百分比列，等等（而不是首先显示所有绝对数字，然后再显示所有百分比）。
范例：我有一个政治候选人的数据集，他们的政党联盟和他们的社会人口信息。总体和每个政党有多少男性/女性（绝对和相对）？

# Create example data frame:
Datensatz <- data.frame(Kandidat= c("Candidate A", "Candidate B", "Candidate C", "Candidate D"),
                 Partei = c("Party A", "Party B", "Party A", "Party C"),
                 Geschlecht = c("Male", "Female", "Female", "Female"))
Datensatz

# My current function code:
stats_sociodem <- function(data, var, parties){

  # Create tables for statistics overall
  sv_stats_all <- data %>%
    group_by({{var}}) %>%
    summarise(all_n = n()) %>%
    mutate(all_per = prop.table(all_n) * 100)

  # Create table for statistics grouped by parties
  sv_stats <- data %>%
    group_by({{var}}, {{parties}}) %>%
    summarise(n = n()) %>%
    group_by({{parties}}) %>%
    mutate(per = prop.table(n) * 100) %>%
    pivot_wider(names_from = {{parties}},
                values_from = c("n", "per"),
                names_glue = "{{{parties}}}_{.value}"
                ) %>%
    select({{var}}, sort(names(.)))

  # Join
  var_name <- deparse(substitute(var))
  sv_stats_final <- left_join(sv_stats, sv_stats_all, by=var_name)
sv_stats_final
}

# Application example for gender statistics:
stats_sociodem(Datensatz, Geschlecht, Partei)

字符串
也许我可以使用正则表达式，但不确定。