我有，比如说，以下 Dataframe ：

> library(tidyverse)
> dd <- tibble(a = rep(1,10), b = rep(1,10), c = rep(1,10))
> dd
# A tibble: 10 × 3
       a     b     c
   <dbl> <dbl> <dbl>
 1     1     1     1
 2     1     1     1
 3     1     1     1
 4     1     1     1
 5     1     1     1
 6     1     1     1
 7     1     1     1
 8     1     1     1
 9     1     1     1
10     1     1     1

以及权重向量：

> weight <- c(1, 5, 10)
> weight
[1]  1  5 10

当我想计算dataframe的所有列的行加权和时，我这样做：

> dd %>% mutate(m = rowSums(map2_dfc(dd, weight,`*`)))
# A tibble: 10 × 4
       a     b     c     m
   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
 1     1     1     1    16
 2     1     1     1    16
 3     1     1     1    16
 4     1     1     1    16
 5     1     1     1    16
 6     1     1     1    16
 7     1     1     1    16
 8     1     1     1    16
 9     1     1     1    16
10     1     1     1    16

但我不知道如何计算 Dataframe 的子集的行加权和。我尝试了下面的代码，但它给出了混乱的结果：

> dd %>% rowwise() %>% mutate(m = rowwise(map2_dfc(c_across(b:c), weight[2:3],`*`)))
New names:
• `` -> `...1`
• `` -> `...2`
New names:
• `` -> `...1`
• `` -> `...2`
New names:
• `` -> `...1`
• `` -> `...2`
New names:
• `` -> `...1`
• `` -> `...2`
New names:
• `` -> `...1`
• `` -> `...2`
New names:
• `` -> `...1`
• `` -> `...2`
New names:
• `` -> `...1`
• `` -> `...2`
New names:
• `` -> `...1`
• `` -> `...2`
New names:
• `` -> `...1`
• `` -> `...2`
New names:
• `` -> `...1`
• `` -> `...2`
# A tibble: 10 × 4
# Rowwise: 
       a     b     c m$...1 $...2
   <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl>
 1     1     1     1      5    10
 2     1     1     1      5    10
 3     1     1     1      5    10
 4     1     1     1      5    10
 5     1     1     1      5    10
 6     1     1     1      5    10
 7     1     1     1      5    10
 8     1     1     1      5    10
 9     1     1     1      5    10
10     1     1     1      5    10

有人能给予我一个提示，如何处理这个问题吗？