如何在R中用dplyr批量计算两组数值变量的均值比值

针对你需要手动指定列名的问题，这里提供几种无需手动列出变量名的tidyverse解决方案，自动处理所有数值变量的Pos组均值与Neg组均值的比值：

方法一：长格式转换法（灵活易读） #

先将宽格式的均值表转为长格式，计算比值后再转回宽格式，自动生成带_ratio后缀的列：

library(tidyverse)

# 生成均值表（和你原代码一致）
mean_DT <- dt_ex %>% 
  group_by(group_name) %>% 
  summarize(across(where(is.numeric), mean))

# 自动计算所有数值变量的比值
ratio_vars <- mean_DT %>%
  # 转长格式：保留分组列，其余数值列转为变量-均值对
  pivot_longer(-group_name, names_to = "variable", values_to = "mean_val") %>%
  # 转宽格式：将分组转为列，每个变量对应Pos和Neg的均值
  pivot_wider(names_from = group_name, values_from = mean_val) %>%
  # 计算Pos/Neg的比值
  mutate(ratio = Pos / Neg) %>%
  # 转回宽格式：每个变量生成对应的_ratio列
  pivot_wider(names_from = variable, values_from = ratio, names_glue = "{variable}_ratio")

方法二：直接列运算（简洁高效） #

利用across函数直接在宽格式下对所有数值变量批量计算比值：

ratio_vars <- mean_DT %>%
  # 将分组转为列，每个数值变量生成Pos和Neg两个列
  pivot_wider(names_from = group_name, values_from = where(is.numeric)) %>%
  # 对原数值变量列，批量计算Pos/Neg比值，自动命名为{变量名}_ratio
  mutate(across(
    starts_with("num_var"), 
    ~ .data[[paste0(cur_column(), "_Pos")]] / .data[[paste0(cur_column(), "_Neg")]],
    .names = "{col}_ratio"
  )) %>%
  # 只保留生成的比值列
  select(ends_with("_ratio"))

方法三：向量直接运算（快速简洁） #

提取两组的均值向量后直接相除，一步生成结果：

# 提取Pos组和Neg组的均值向量
pos_means <- mean_DT %>% filter(group_name == "Pos") %>% select(-group_name) %>% unlist()
neg_means <- mean_DT %>% filter(group_name == "Neg") %>% select(-group_name) %>% unlist()

# 计算比值并转为数据框，自动命名列
ratio_vars <- tibble(!!!set_names(pos_means / neg_means, paste0(names(pos_means), "_ratio")))

这三种方法都能自动识别所有数值变量，无需手动编写每个变量的比值计算代码，结果和你原代码手动计算的完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2017023