R语言中按用户+日期双分组计算心率平均值的语法问题

你的问题出在连续调用group_by()上——第二次调用group_by(Date)会替换掉之前的分组（Id），所以最终只按日期计算了整体平均值，没有区分用户。

正确的代码写法 #

把两个分组变量（Id和Date）放在同一个group_by()里，就能实现按用户+日期的分组统计：

hr_avg <- hr_per_second %>% 
  group_by(Id, Date) %>% 
  summarize(daily_avg_hr = mean(Value, na.rm = TRUE)) %>% 
  ungroup()

细节说明 #

• 添加na.rm = TRUE是为了忽略心率数据中的缺失值（如果有的话），避免计算结果变成NA
• summarize()里给结果列命名（比如daily_avg_hr），方便后续数据关联
• 最后加ungroup()可以取消分组状态，避免后续操作时意外继承分组规则

针对大数据的小建议 #

因为你的数据集很大，还可以试试这些优化：

• 如果dplyr处理速度不够，可尝试用data.table包，它处理大数据的效率更高，语法也简洁：

library(data.table)
setDT(hr_per_second)
hr_avg <- hr_per_second[, .(daily_avg_hr = mean(Value, na.rm = TRUE)), by = .(Id, Date)]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Stephanie Perez