如何用R语言按日期分组查找Excel数据的最值及对应时段

情况1：已拆分日期与时间列 #

假设你的数据集已拆分为date（日期型）、time（时间型）、value（数值列），用tidyverse工具链处理最直观：

步骤1：加载依赖包并读取数据 #

library(readxl)
library(dplyr)

# 读取Excel文件
df <- read_excel("你的数据文件路径.xlsx")

# 确保日期和时间格式正确
df <- df %>%
  mutate(
    date = as.Date(date),
    time = hms::as_hms(time) # 若time是字符型，用hms包转成标准时间格式
  )

步骤2：分组汇总最值及对应时段 #

result <- df %>%
  group_by(date) %>%
  # 提取每日最大值及对应时间（若有多个相同最大值，取最早的）
  slice_max(value, n = 1, with_ties = FALSE) %>%
  rename(max_value = value, max_time = time) %>%
  # 合并每日最小值及对应时间
  left_join(
    df %>%
      group_by(date) %>%
      slice_min(value, n = 1, with_ties = FALSE) %>%
      rename(min_value = value, min_time = time),
    by = "date"
  ) %>%
  ungroup()

情况2：未拆分日期时间列（原始为datetime列） #

如果数据只有一列datetime（如yyyy-mm-dd hh:mm:ss格式），先拆分再处理：

df <- read_excel("你的数据文件路径.xlsx") %>%
  mutate(
    date = as.Date(datetime), # 提取日期部分
    time = hms::as_hms(datetime) # 提取时间部分
  )

# 后续分组汇总代码同情况1

结果示例 #

若原始数据为：

运行代码后输出结果：

注意事项 #

• 若同一天存在多个相同最值，将slice_max/slice_min中的with_ties = FALSE改为TRUE，可保留所有对应时段。
• 用class(df$date)检查日期列格式，确保为Date类型，避免分组错误。
• 若Excel时间格式异常，可改用format(datetime, "%H:%M:%S")将时间转为字符型存储。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者J Smith