Jak mogę korzystaćapply lub funkcja powiązana, aby utworzyć nową ramkę danych, która zawiera wyniki średnich wierszy każdej pary kolumn w bardzo dużej ramce danych?

Mam instrument, który wychodzin replikuj pomiary na dużej liczbie próbek, gdzie każdy pojedynczy pomiar jest wektorem (wszystkie pomiary mają te same wektory długości). Chciałbym obliczyć średnią (i inne statystyki) we wszystkich powtórzonych pomiarach każdej próbki. Oznacza to, że muszę zgrupowaćn kolejne kolumny razem i obliczenia w wierszach.

Dla prostego przykładu, z trzema powtórzonymi pomiarami na dwóch próbkach, jak mogę skończyć z ramką danych, która ma dwie kolumny (po jednej na próbkę), która jest średnią każdego wiersza replik wdat$a, dat$b idat$c i taki, który jest średnią dla każdego rzędudat$d, dat$e idat$f.

Oto kilka przykładowych danych

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

Poszedłem za czymś takim

            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

co zrobiłem z tym, ale oczywiście nie jest dobre dla mojej znacznie większej ramki danych ...

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

próbowałemapply i pętle i nie można do końca połączyć. Moje rzeczywiste dane mają kilkaset kolumn.