R语言实现：将水质指标的均值与标准差列合并为mean(sd)格式

1. 模拟示例数据 #

先创建一个和你描述结构一致的示例数据框，方便测试代码：

# 加载必要包
library(tidyverse)

# 构造示例数据
set.seed(123) # 设置随机种子保证结果可复现
water_data <- tibble(
  Site = rep(paste0("Site_", 1:6), each = 4), # 6个监测点，每个点对应4个季节
  Season = rep(c("Spring", "Summer", "Autumn", "Winter"), times = 6), # 4个季节
  Temp_1 = rnorm(24, mean = 20, sd = 3), # 温度均值列
  Temp_2 = rnorm(24, mean = 1.5, sd = 0.5), # 温度标准差列
  pH_1 = rnorm(24, mean = 7.5, sd = 0.3), # pH均值列
  pH_2 = rnorm(24, mean = 0.2, sd = 0.05), # pH标准差列
  DO_1 = rnorm(24, mean = 8, sd = 1), # 溶解氧均值列
  DO_2 = rnorm(24, mean = 0.8, sd = 0.2) # 溶解氧标准差列
)

2. 合并均值与标准差列 #

手动指定指标合并（适合指标数量少的情况） #

通过mutate创建合并后的新列，可选择删除原始的均值/标准差列：

# 合并指标列，保留2位小数
water_combined <- water_data %>%
  mutate(
    Temp = paste0(round(Temp_1, 2), "(", round(Temp_2, 2), ")"),
    pH = paste0(round(pH_1, 2), "(", round(pH_2, 2), ")"),
    DO = paste0(round(DO_1, 2), "(", round(DO_2, 2), ")")
  ) %>%
  select(-ends_with("_1"), -ends_with("_2")) # 删除原始均值、标准差列（不需要可移除该行）

批量自动合并（适合指标数量多的情况） #

自动识别所有带_1（均值）、_2（标准差）后缀的列，批量完成合并：

# 获取所有指标名称（提取_1列的前缀）
indices <- unique(str_subset(colnames(water_data), "_1$") %>% str_remove("_1$"))

# 批量循环合并
water_combined_batch <- water_data
for (idx in indices) {
  mean_col <- paste0(idx, "_1")
  sd_col <- paste0(idx, "_2")
  water_combined_batch <- water_combined_batch %>%
    mutate(!!idx := paste0(round(.data[[mean_col]], 2), "(", round(.data[[sd_col]], 2), ")")) %>%
    select(-all_of(c(mean_col, sd_col)))
}

3. 导出处理后的数据 #

导出为CSV文件（通用格式） #

write_csv(water_combined_batch, "combined_water_data.csv")

导出为Excel文件 #

先安装openxlsx包（仅首次需要），再执行导出：

# install.packages("openxlsx")
library(openxlsx)
write.xlsx(water_combined_batch, "combined_water_data.xlsx")

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