Como puedo usarapply ¿O una función relacionada para crear un nuevo marco de datos que contenga los resultados de los promedios de fila de cada par de columnas en un marco de datos muy grande?

Tengo un instrumento que da salida.n replicar mediciones en un gran número de muestras, donde cada medición individual es un vector (todas las mediciones son vectores de la misma longitud). Me gustaría calcular el promedio (y otras estadísticas) en todas las mediciones replicadas de cada muestra. Esto significa que necesito agruparn Coloca columnas consecutivas y realiza cálculos por filas.

Para un ejemplo simple, con tres mediciones repetidas en dos muestras, ¿cómo puedo terminar con un marco de datos que tiene dos columnas (una por muestra), una que es el promedio de cada fila de las repeticiones endat$a, dat$b ydat$c y uno que es el promedio de cada fila paradat$d, dat$e ydat$f.

Aquí hay algunos datos de ejemplo

dat <- data.frame( a = rnorm(16), b = rnorm(16), c = rnorm(16), d = rnorm(16), e = rnorm(16), f = rnorm(16))

            a          b            c          d           e          f
1  -0.9089594 -0.8144765  0.872691548  0.4051094 -0.09705234 -1.5100709
2   0.7993102  0.3243804  0.394560355  0.6646588  0.91033497  2.2504104
3   0.2963102 -0.2911078 -0.243723116  1.0661698 -0.89747522 -0.8455833
4  -0.4311512 -0.5997466 -0.545381175  0.3495578  0.38359390  0.4999425
5  -0.4955802  1.8949285 -0.266580411  1.2773987 -0.79373386 -1.8664651
6   1.0957793 -0.3326867 -1.116623982 -0.8584253  0.83704172  1.8368212
7  -0.2529444  0.5792413 -0.001950741  0.2661068  1.17515099  0.4875377
8   1.2560402  0.1354533  1.440160168 -2.1295397  2.05025701  1.0377283
9   0.8123061  0.4453768  1.598246016  0.7146553 -1.09476532  0.0600665
10  0.1084029 -0.4934862 -0.584671816 -0.8096653  1.54466019 -1.8117459
11 -0.8152812  0.9494620  0.100909570  1.5944528  1.56724269  0.6839954
12  0.3130357  2.6245864  1.750448404 -0.7494403  1.06055267  1.0358267
13  1.1976817 -1.2110708  0.719397607 -0.2690107  0.83364274 -0.6895936
14 -2.1860098 -0.8488031 -0.302743475 -0.7348443  0.34302096 -0.8024803
15  0.2361756  0.6773727  1.279737692  0.8742478 -0.03064782 -0.4874172
16 -1.5634527 -0.8276335  0.753090683  2.0394865  0.79006103  0.5704210

Estoy buscando algo como esto

            X1          X2
1  -0.28358147 -0.40067128
2   0.50608365  1.27513471
3  -0.07950691 -0.22562957
4  -0.52542633  0.41103139
5   0.37758930 -0.46093340
6  -0.11784382  0.60514586
7   0.10811540  0.64293184
8   0.94388455  0.31948189
9   0.95197629 -0.10668118
10 -0.32325169 -0.35891702
11  0.07836345  1.28189698
12  1.56269017  0.44897971
13  0.23533617 -0.04165384
14 -1.11251880 -0.39810121
15  0.73109533  0.11872758
16 -0.54599850  1.13332286

Lo que hice con esto, pero obviamente no es bueno para mi marco de datos mucho más grande ...

data.frame(cbind(
apply(cbind(dat$a, dat$b, dat$c), 1, mean),
apply(cbind(dat$d, dat$e, dat$f), 1, mean)
))

He intentadoapply y los bucles y no pueden conseguirlo juntos. Mis datos reales tienen algunos cientos de columnas.