如何基于两个R数据框的同名列生成含均值的结果表格？

步骤1：合并数据框 #

先以CodeNidif和Altitude为匹配键，合并两个数据框：

library(dplyr)

# 合并数据框，给同名数值列加后缀区分
combined_df <- left_join(mint_04_export, maxt_04_export, 
                         by = c("CodeNidif", "Altitude"),
                         suffix = c("_min", "_max"))

步骤2：定位需计算均值的列对 #

提取两个原数据框中除键列外的列名，筛选出同名的数值列：

# 排除键列，获取各自的数值列名
mint_cols <- setdiff(names(mint_04_export), c("CodeNidif", "Altitude"))
maxt_cols <- setdiff(names(maxt_04_export), c("CodeNidif", "Altitude"))

# 取两个列表的交集，得到需要计算均值的列名
common_cols <- intersect(mint_cols, maxt_cols)

步骤3：批量计算逐行均值 #

遍历每一组同名列，计算对应行的均值并生成新列：

for(col in common_cols) {
  combined_df[[col]] <- rowMeans(combined_df[, paste0(col, c("_min", "_max"))], na.rm = TRUE)
}

步骤4：保留目标列 #

筛选出最终需要的列：

final_df <- combined_df[, c("CodeNidif", "Altitude", common_cols)]

简洁版dplyr管道写法 #

如果习惯用管道风格，可借助across批量处理：

final_df <- mint_04_export %>%
  left_join(maxt_04_export, by = c("CodeNidif", "Altitude"), suffix = c("_min", "_max")) %>%
  mutate(across(all_of(common_cols), 
                ~ rowMeans(select(cur_data(), paste0(.x, c("_min", "_max"))), na.rm = TRUE))) %>%
  select(CodeNidif, Altitude, all_of(common_cols))

提示：如果数据存在NA值，na.rm = TRUE可避免结果出现NA，可根据实际需求调整该参数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Christophe