按不带pivot_longer的dplyr中R中的列分组计算rowMeans

在云计算领域中，按不带pivot_longer的dplyr中R中的列分组计算rowMeans可以通过以下方式完成：

首先，让我们来理解一下问题中提到的关键词和概念。

云计算（Cloud Computing）：云计算是一种通过互联网提供计算资源和服务的模式。它允许用户通过网络访问共享的计算资源，如存储、服务器、数据库和应用程序，而无需拥有这些资源的实际物理设备。
dplyr：dplyr是R语言中一款常用的数据处理包，它提供了一组简洁一致的函数，用于对数据进行筛选、转换、分组和汇总等操作。
R语言：R语言是一种统计计算和绘图的编程语言，它广泛应用于数据分析和数据可视化领域。
列分组计算rowMeans：指将数据按照列进行分组，并计算每个分组中各列的平均值。

接下来，我们根据问题的要求给出完善且全面的答案。

根据问题描述，我们可以假设数据已经以合适的格式加载到R环境中。现在，我们可以使用dplyr包中的函数对数据进行处理。

首先，我们需要加载dplyr包并读取数据。假设数据已经读取到一个名为df的数据框中。

library(dplyr)

# 假设数据已经读取到df中
df <- ...

# 使用dplyr中的group_by函数按列进行分组
df_grouped <- df %>% group_by(Column1, Column2, ...)  # 将Column1, Column2, ... 替换为实际需要分组的列名

# 使用dplyr中的summarize函数计算每个分组中各列的平均值
result <- df_grouped %>% summarize(across(everything(), mean))

# 输出结果
result

上述代码中，我们首先使用group_by函数按照需要分组的列进行分组操作，然后使用summarize函数结合across函数计算每个分组中各列的平均值。across函数允许我们对多个列同时应用相同的操作，这里我们使用mean函数计算平均值。最后，我们得到了按列分组计算平均值的结果。

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需要注意的是，根据问题描述，我们不清楚具体的数据和要分组计算的列名，因此上述代码中的Column1, Column2, ...需要替换为实际的列名。此外，根据实际情况，可能需要对数据进行预处理、格式转换等操作以满足计算要求。

希望以上回答能满足你的要求，如果还有其他问题，请随时提问。