R语言数据分组与管道操作：按月份和区域计算平均温度

你的原代码存在两个核心问题：

1. 仅按MONTH分组，没有包含REGION，无法区分不同地区的月度数据
2. 在dplyr管道中直接调用mean()不符合语法，需要用summarise/summarize函数生成聚合结果

以下是符合需求的正确实现：

# 先安装并加载dplyr包（首次使用需执行安装命令）
# install.packages("dplyr")
library(dplyr)

# 生成目标聚合数据集
test <- temps1962.82 %>%
  # 同时按月份和地区分组，确保每个组对应「某地区某月」的所有数据
  group_by(MONTH, REGION) %>%
  # 计算该组的平均温度，na.rm=TRUE处理缺失值，重命名列名匹配预期结构
  summarise(`Avg temp` = mean(AVG.TEMP, na.rm = TRUE), .groups = "drop") %>%
  # 调整列名大小写，和预期结构完全一致
  rename(Month = MONTH, Region = REGION)

关键说明： #

• group_by(MONTH, REGION)：这是实现「各地区每月聚合」的核心，确保每个分组对应一个地区的一个月份
• summarise()：dplyr中用于生成聚合结果的标准函数，必须用它包裹聚合计算逻辑
• na.rm = TRUE：避免数据中存在缺失值时导致结果出现NA，可根据实际数据情况选择保留或移除
• .groups = "drop"：聚合完成后取消分组状态，返回普通数据框，方便后续操作
• rename()：将原始大写列名调整为你预期的大小写格式

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jjohn