基于数值型hr字段创建高峰时段标识并统计注册骑行用户数求助

你的代码存在两个关键问题： #

• 过滤条件错误：用|（逻辑或）会筛选出所有行（0-23的小时数要么>15要么<19），应该用&（逻辑与）锁定16-18点的高峰时段。
• tally用法错误：管道%>%已经传递了过滤后的数据集，直接引用bike_df$registered会调用原始全量数据而非过滤后的子集，且tally需要用wt参数指定求和字段。

需求1：创建高峰时段分类字段 #

用mutate结合ifelse或case_when生成分类字段：

# 方法1：简洁实现
bike_df <- bike_df %>%
  mutate(peak_hour = ifelse(hr %in% 16:18, "Yes", "No"))

# 方法2：多场景兼容（适合后续扩展条件）
bike_df <- bike_df %>%
  mutate(peak_hour = case_when(
    hr >= 16 & hr <= 18 ~ "Yes",
    TRUE ~ "No"
  ))

需求2：统计高峰时段注册用户总数 #

以下两种方法都能得到正确结果：

方法1：直观易懂的常规写法 #

peak_registered_total <- bike_df %>%
  filter(hr >= 16 & hr <= 18) %>%
  summarize(total_registered = sum(registered))

方法2：贴合你最初思路的tally写法 #

peak_registered_total <- bike_df %>%
  filter(hr >= 16 & hr <= 18) %>%
  tally(wt = registered)  # wt参数指定按registered字段求和

内容的提问来源于stack exchange，提问作者yy2j2022