Error in `mutate()`: ! Problem while computing `..1 = across(-ID, mean, na.rm = TRUE)`. i The error occurred in group 1: ID = "000001_0000001961_0001". Caused by error in `across()`: ! Can't subset columns past the end. x Column `ID` doesn't exist. Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.

非常抱歉，我之前的回答中有一个错误。在使用`across()`函数时，我们应该使用`-ID`来排除ID列，而不是在`across()`函数中指定列的索引。请尝试以下修改后的代码：

library(dplyr)

df <- data.frame(ID = c(1, 1, 2, 2, 3, 3),
                 col1 = c(10, 20, 30, 40, 50, 60),
                 col2 = c(2, 4, 6, 8, 10, 12))

df_new <- df %>%
  group_by(ID) %>%
  mutate(across(-ID, mean, na.rm = TRUE)) %>%
  distinct(ID, .keep_all = TRUE)

df_new

在这个修改后的代码中，我们使用`-ID`来指定需要计算均值的列。然后，我们将`na.rm = TRUE`参数添加到`mean()`函数中，以忽略含有空值的数据。最后，使用`distinct(ID, .keep_all = TRUE)`保留每个组的唯一行。

这样，您就可以得到一个新的数据框df_new，其中每个组的其他列都被均值所代替。

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Error in `mutate()`: ! Problem while computing `..1 = across(-ID, ~mean(., na.rm = TRUE))`. i The error occurred in group 0: character(0). Caused by error in `across()`: ! Can't subset columns past the end. x Column `ID` doesn't exist. Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.

很抱歉，我在之前的回答中犯了一个错误。由于在分组后计算均值时不需要包含ID列，因此在`across()`函数中应该使用`-ID`来排除ID列。请尝试以下修改后的代码：

library(dplyr)

df <- data.frame(ID = c(1, 1, 2, 2, 3, 3),
                 col1 = c(10, 20, 30, 40, 50, 60),
                 col2 = c(2, 4, 6, 8, 10, 12))

df_new <- df %>%
  group_by(ID) %>%
  mutate(across(-ID, mean, na.rm = TRUE)) %>%
  distinct(ID, .keep_all = TRUE)

df_new

在这个修改后的代码中，我们使用`-ID`来指定需要计算均值的列。然后，我们将`na.rm = TRUE`参数添加到`mean()`函数中，以忽略含有空值的数据。最后，使用`distinct(ID, .keep_all = TRUE)`保留每个组的唯一行。

这样，您就可以得到一个新的数据框df_new，其中每个组的其他列都被均值所代替。

Error in `mutate()`: ℹ In argument: `colour = case_when(...)`. Caused by error in `case_when()`: ! could not find function "case_when" --- Backtrace: ▆ 1. ├─pca.result %>% ... 2. ├─dplyr::mutate(...) 3. └─dplyr:::mutate.data.frame(...) 4. └─dplyr:::mutate_cols(.data, dplyr_quosures(...), by) 5. ├─base::withCallingHandlers(...) 6. └─dplyr:::mutate_col(dots[[i]], data, mask, new_columns) 7. └─mask$eval_all_mutate(quo) 8. └─dplyr (local) eval() Run rlang::last_trace(drop = FALSE) to see 3 hidden frames.

这是一个R语言的错误提示，提示在mutate()函数中传递给color参数的case_when()函数出现了问题。错误可能是由于R包版本不兼容或语法错误引起的。您可以使用rlang::last_trace(drop = FALSE)函数查看错误的详细信息，以确定问题的确切原因。其中的Backtrace信息可以展示函数的调用过程，可能有助于查找问题所在。