如何在R中用summarise函数计算多列均值并生成指定列名？

你可以通过两种方式实现需求，以下是修正后的完整代码：

方法1：逐个指定列名计算 #

适合列数较少的场景，清晰直观：

df <- read.csv("G:/Data.csv", header = T)
df <- mutate(df, Date = dmy(Date), Month = month(Date), Year = year(Date))
df <- group_by(df, Year, Month)
# 分别为每列计算均值，指定对应的输出列名
df <- summarise(df, 
                T_avg_mean = mean(T_avg, na.rm = TRUE),
                T_max_mean = mean(T_max, na.rm = TRUE),
                T_min_mean = mean(T_min, na.rm = TRUE))
# 写入csv时去掉行名，避免生成额外的X列
write.csv(df, 'G:/Data_avg.csv', row.names = FALSE)

方法2：使用across批量处理 #

适合列数较多的场景，代码更简洁：

df <- read.csv("G:/Data.csv", header = T)
df <- mutate(df, Date = dmy(Date), Month = month(Date), Year = year(Date))
df <- group_by(df, Year, Month)
# 批量处理指定列，自动生成带_mean后缀的列名
df <- summarise(df, across(c(T_avg, T_max, T_min), ~mean(.x, na.rm = TRUE), .names = "{col}_mean"))
write.csv(df, 'G:/Data_avg.csv', row.names = FALSE)

你之前尝试失败的原因： #

• 第一种写法 mean(T_avg, T_max, T_min)：mean()函数仅接受单个数值向量作为第一个参数，无法同时传入多列，因此会触发参数错误。
• 第二种写法重复使用result = ...：在summarise中，重复的列名会被后续赋值覆盖，最终只会保留最后一个计算结果（即T_min的均值），无法得到三列数据。

注：添加na.rm = TRUE是为了忽略缺失值，避免因数据中存在NA导致均值计算结果为NA，可根据你的实际数据情况选择是否保留。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alexia k Boston