R用一行简单紧凑的方式写这篇文章？

假设我有一个叫做PAD的数据帧。 我想添加新的列。 我需要写很多这样的行，（它们会按行计算）

还是去

 PAD[,"VV1","VV2","VV3"....]

for（1:8中的i）{
varname=paste（'MV'，i，sep=''）
PAD[，varname]有两行：

cols <- split(1:24, rep(1:8, each = 3))
for (i in 1:8) PAD[[paste0("MV", i)]] <- rowMeans(PAD[, cols[[i]]], na.rm = TRUE)

如果不使用for循环，使用常见的向量化R方法，比如apply，do.call，1:8…？@skan，
apply（）
不被认为是“向量化的”。它也是一个loopOK，但at列表不是那么明确。它的长度如下所示：for（i in 1:8）{PAD[，paste0（'MV'，i）]如果不使用for循环，使用常见的向量化R方式，例如apply、do.call、1:8…？我编辑了我的答案，使用lappy和do.call，根据您的要求。我不知道要投票的解决方案是什么，这两种解决方案都是同时提供的，都很好。
 c(PAD[,"VV1"], PAD[,"VV2"], PAD[,"VV3"], ...)

 PAD[,"VV1","VV2","VV3"....]

for (i in 1:8) {
  varname = paste('MV',i,sep='')
  PAD[,varname] <- rowMeans(PAD[, (3*n-2):(3*n)], na.rm=TRUE)
}

cols <- split(1:24, rep(1:8, each = 3))
for (i in 1:8) PAD[[paste0("MV", i)]] <- rowMeans(PAD[, cols[[i]]], na.rm = TRUE)

cols <- split(1:24, rep(1:8, each = 3))
tmp <- lapply(1:8, function(x) rowMeans(PAD[, cols[[x]]], na.rm = TRUE))
names(tmp) <- paste0("MV", 1:8)
PAD <- cbind(PAD, do.call(cbind, tmp))