d %>% group_by(gene_name) %>% mutate(row_mean = rowMeans(select(., -gene_name))) %>% slice(which.max(row_mean)) %>% ungroup() %>% select(-row_mean)怎么拆成多个步骤

这段代码可以拆分成以下多个步骤：

1. 对数据框`d`按照`gene_name`进行分组。

grouped_data <- d %>% group_by(gene_name)

2. 对于每个分组，计算除`gene_name`列外的其他列的行均值，并将结果存储在新列`row_mean`中。

data_with_mean <- grouped_data %>% mutate(row_mean = rowMeans(select(., -gene_name)))

3. 对于每个分组，选择`row_mean`列中值最大的行，并将结果存储为一个新的数据框。

max_row_data <- data_with_mean %>% slice(which.max(row_mean))

4. 取消分组操作。

ungrouped_data <- max_row_data %>% ungroup()

5. 从最终的数据框中删除`row_mean`列。

final_data <- ungrouped_data %>% select(-row_mean)

这样，我们就将原来的代码分解成了五个步骤，每个步骤都是一个单独的管道操作。