基于tidyverse按站点和日期筛选最低Priority值的数据行

针对你的需求，用tidyverse里的dplyr工具可以轻松实现，核心思路是按Site和Date分组，然后保留每组中Priority最小的行，以下是两种常用方法：

方法1：使用slice_min直接取最小优先级行 #

slice_min可以直接在分组后提取指定数量的最小数值对应的行，参数with_ties控制是否保留同优先级的多条记录：

library(tidyverse)

# 你的示例数据
df <- structure(list(Site = c(1L, 1L, 1L, 2L), Result = c(0.51, 0.55, 1.2, 4), Date = c("01.01.1999", "01.01.1999", "02.01.1999", "02.01.1999"), Priority = c(1L, 2L, 4L, 1L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 4L))

# 清理数据：每组保留Priority最小的1行，若有同优先级只留1条
df_cleaned <- df %>%
  group_by(Site, Date) %>%
  slice_min(Priority, n = 1, with_ties = FALSE) %>%
  ungroup()

# 查看结果
print(df_cleaned)

方法2：使用filter筛选等于组内最小优先级的行 #

如果需要保留同一组内所有优先级相同且最小的记录，用这种方法更合适：

df_cleaned <- df %>%
  group_by(Site, Date) %>%
  filter(Priority == min(Priority)) %>%
  ungroup()

额外提示：处理日期格式 #

当前你的Date列是字符型，后续生成时序数据建议转成日期类型，用lubridate包即可：

df <- df %>%
  mutate(Date = lubridate::dmy(Date))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者same11