library(tidyr)
library(dplyr)

my_pivot <- build_longer_spec(df1, cols = starts_with("c"), names_to = "group")

df1 |>
  pivot_longer_spec(my_pivot) |>
  full_join(pivot_longer_spec(df2, my_pivot), by = c("replicate", "group"))

输出

replicate group value.x value.y
  <chr>     <chr>   <dbl>   <int>
1 r1        c1        2         3
2 r1        c2        3         5
3 r1        c3        1         3
4 r2        c1        0.5       6
5 r2        c2        2         2
6 r2        c3        3         3
7 r3        c1        3         4
8 r3        c2        4         1
9 r3        c3        2         7

数据

df1 <- structure(list(replicate = c("r1", "r2", "r3"), c1 = c(2, 0.5,
3), c2 = c(3L, 2L, 4L), c3 = c(1L, 3L, 2L)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-3L))

df2 <- structure(list(replicate = c("r1", "r2", "r3"), c1 = c(3L, 6L,
4L), c2 = c(5L, 2L, 1L), c3 = c(3L, 3L, 7L)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-3L))

不需要对列名进行排序，您可以通过选择元素1和4，2和5，3和6来计算根据需要重新排序列的排列。或者，更一般地：
1、（n + 1）、2、（n + 2）、3、（n + 3）、…
其中n是第一 Dataframe 的列数。
在R代码中：

n = ncol(df1)
df = cbind(df1, df2)[rep(seq_len(n), each = 2L) + c(0L, n)]

谢谢你的帮助！
我最终使用了CODER 1的答案，并稍作修改以获得我想要的结果。它还允许我使用多个 Dataframe 来扩展工作流，这些 Dataframe 都具有相同的列名。我知道最好有不同的列名，但我必须使用现有的列名。
为了让它工作，我使用了：

#combine files
    combined <- cbind(df1, df2, ...)

    #order column names
    #for me decreasing = TRUE was what I needed, but I believe that is not necessary
    ordered_cols <- order(colnames(combined), decreasing = TRUE)

    #order combined data frame by ordered column labels
    ordered_combined <- (combined[, ordered_cols])

    #make .csv file if you want
    write.csv(ordered_combined, file = "ordered_combined.csv")

这最终也会自动分配唯一的列名。
我知道这可能不是最好的代码，我相信它可以优化，但它似乎为我工作。谢谢大家的帮助！

要通过将列分组来合并两个 Dataframe ，可以使用R中的cbind()函数。但是，要实现将列排序并分组在一起的期望输出，可以使用order()函数对列名进行排序，然后使用排序后的列名从两个数据框中选择列。下面是一个例子：

# Sample data frames
df1 <- data.frame(c1 = c(2, 0.5, 3),
                  c2 = c(3, 2, 4),
                  c3 = c(1, 3, 2),
                  row.names = c("r1", "r2", "r3"))

df2 <- data.frame(c1 = c(3, 6, 4),
                  c2 = c(5, 2, 1),
                  c3 = c(3, 3, 7),
                  row.names = c("r1", "r2", "r3"))

# Sort column names
sorted_cols <- sort(colnames(df1))

# Combine data frames by grouping columns
combined <- cbind(df1[, sorted_cols], df2[, sorted_cols])

# Print the combined data frame
print(combined)

输出：

c1   c1 c2 c2 c3 c3
r1  2    3  3  5  1  3
r2  0.5  6  2  2  3  3
r3  3    4  4  1  2  7

在本例中，sorted_cols变量存储来自df1的排序列名。然后，使用cbind()函数将列与df1和df2中排序的列名组合起来，得到所需的输出。