优化这段代码“d %>% group_by(gene_name) %>% mutate("row_mean" = rowMeans(select(., -gene_name)) %>% slice(which.max(row_mean)) %>% ungroup() %>% select(-row_mean) ”

这段代码的功能是对数据框 `d` 按照 `gene_name` 进行分组，计算每个分组中除 `gene_name` 列以外的所有列的均值，然后选取均值最大的行，最后去除计算均值时添加的 `row_mean` 列。

这段代码本身已经比较简洁，但是可以进行进一步的优化。具体的优化方式取决于数据框 `d` 的大小和特征，以下是一些可能的优化方式：

1. 使用 `summarize()` 函数代替 `mutate()` 函数，在每个分组中计算均值并返回结果。这样可以减少数据框的大小，提高计算效率。优化后的代码如下所示：

   d %>% 
     group_by(gene_name) %>% 
     summarize(across(where(is.numeric), mean)) %>% 
     slice(which.max(rowMeans(select(., -gene_name)))) %>% 
     ungroup() %>% 
     select(-row_mean)

2. 如果数据框中的列数很多，可以通过指定要计算均值的列来提高效率。例如，如果只需要计算 `col1` 到 `col5` 列的均值，则可以使用以下代码：

   d %>% 
     group_by(gene_name) %>% 
     summarize(across(col1:col5, mean)) %>% 
     slice(which.max(rowMeans(select(., -gene_name)))) %>% 
     ungroup() %>% 
     select(-row_mean)

3. 如果数据框中的行数很多，可以使用数据表格（data.table）库来加速分组和计算操作。例如，以下代码使用 data.table 库对数据框 `d` 进行分组和计算：

   library(data.table)
   setDT(d)[, lapply(.SD[, -1], mean), by = gene_name][which.max(rowMeans(.SD)), -1]

这段代码使用 `setDT()` 函数将数据框 `d` 转换为数据表格，然后使用 `lapply()` 函数计算每个分组中的列的均值。最后，使用 `which.max()` 函数找到均值最大的行，删除 `gene_name` 列，并返回结果。