R语言：为DataFrame添加多列均值列的更简洁实现方法问询

嘿，你的需求其实可以用更清爽的方式实现，不用绕那么多bind_cols的步骤！下面给你几种简洁的方案：

方法1：dplyr的mutate直接结合rowMeans #

这是最直接的简化版，直接在原数据框里生成新列，省去中间的绑定操作：

library(dplyr)
narrow_ds <- narrow_ds %>%
  mutate(eng = rowMeans(select(., starts_with("eng")), na.rm = TRUE))

这里select(., starts_with("eng"))直接选中所有以eng开头的列，传给rowMeans计算行均值，na.rm=TRUE直接作为参数传入，一步到位。

方法2：tidyverse的rowwise + c_across #

如果更习惯tidyverse的逐行操作语法，这个方案可读性拉满：

library(dplyr)
narrow_ds <- narrow_ds %>%
  rowwise() %>%
  mutate(eng = mean(c_across(starts_with("eng")), na.rm = TRUE)) %>%
  ungroup()

rowwise()让后续操作按行执行，c_across()可以选中指定范围的列，然后用mean()计算均值，最后记得ungroup()恢复数据框的默认分组状态。

方法3：Base R实现（无需加载dplyr） #

如果不想依赖dplyr，用Base R也能轻松搞定：

narrow_ds$eng <- rowMeans(narrow_ds[, startsWith(names(narrow_ds), "eng")], na.rm = TRUE)

startsWith(names(narrow_ds), "eng")筛选出列名以eng开头的列，然后用rowMeans计算行均值，直接赋值给新列eng。

这些方法都比你原来的代码简洁很多，而且都保留了na.rm=TRUE的缺失值处理，完美解决你的需求～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kevin T