如何对R语言DataFrame中重复列按行求均值并合并？

当然可以实现，下面提供两种常用的R语言解决方案：

方法一：基础R实现 #

无需额外安装包，直接利用基础函数完成列分组与行均值计算：

# 按列名对数据框列进行分组
col_groups <- split(names(temp), names(temp))

# 对每个分组内的列计算行均值，合并为新数据框
result <- data.frame(lapply(col_groups, function(group) rowMeans(temp[, group])))

# 调整列顺序为指定的A、C、D、E、F、G（可选，确保列顺序符合需求）
result <- result[, c("A", "C", "D", "E", "F", "G")]

方法二：tidyverse工具包实现 #

适合习惯tidy风格的用户，步骤更直观：

library(tidyverse)

result <- temp %>%
  rownames_to_column("row_id") %>%  # 将行名转为单独列，避免转格式时丢失
  pivot_longer(-row_id, names_to = "col_name", values_to = "value") %>%  # 宽格式转长格式
  group_by(row_id, col_name) %>%  # 按行名和列名分组
  summarise(mean_value = mean(value), .groups = "drop") %>%  # 计算每组均值
  pivot_wider(names_from = col_name, values_from = mean_value) %>%  # 长格式转回宽格式
  column_to_rownames("row_id")  # 恢复原行名

结果示例 #

运行上述代码后，得到的结果数据框如下（保留原行名，列仅包含A、C、D、E、F、G）：

A          C        D        E        F        G
5_8S_rRNA 0.000000 0.00000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
5S_rRNA   0.000000 0.00000000 0.000000 0.000000 2.275007 0.000000
7SK       0.000000 0.00000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
A1BG      3.530516 3.44095220 3.090035 4.305202 3.680324 5.645010
A1BG-AS1  1.536335 2.35049725 2.015795 2.115993 1.778209 3.099295
A1CF      0.009523 0.02856915 0.094517 0.000000 0.000000 0.000000

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ahdee