使用R语言计算data.frame的每日平均价格

以下是两种常用的实现方式，适配你的需求：

先构造示例数据（和你提供的结构一致）：

df <- data.frame(
  date = as.POSIXct(c("2017-01-01 01:00:00", "2017-01-01 01:00:00", 
                      "2017-01-01 05:00:00", "2017-01-01 04:00:00",
                      "2017-01-02 08:00:00", "2017-01-02 08:00:00",
                      "2017-01-02 07:00:00")),
  price = c(10,10,25,30,10,30,20)
)

方法一：Base R 原生实现 #

用ave()函数按日期分组计算均值，先提取纯日期用于分组：

# 提取日期部分（去除时分秒）
df$day <- as.Date(df$date)
# 新增avg_price列，按day分组计算price的平均值
df$avg_price <- ave(df$price, df$day, FUN = mean)
# 可选：删除临时的day列
df$day <- NULL

方法二：dplyr 工具实现 #

如果习惯用tidyverse系列，分组+新增列的逻辑更直观：

library(dplyr)

df <- df %>%
  # 按纯日期分组
  group_by(day = as.Date(date)) %>%
  # 新增avg_price列，赋值为当日price的均值
  mutate(avg_price = mean(price)) %>%
  # 取消分组（后续操作无需分组时建议执行）
  ungroup() %>%
  # 可选：删除临时的day列
  select(-day)

运行后即可得到你示例中的结果，同一日期的所有行都会填充当日的平均价格。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者NCall