R语言按年份和分组计算组内日期间隔均值报错解决

触发non-numeric argument to binary operator报错的核心原因是同名函数冲突：R基础包stats自带的lag()是为时间序列对象设计的，如果你没有明确指定调用dplyr版本的lag，该函数会被优先调用，它无法正确处理Date类型的列，返回值和原Date类型不匹配，做减法运算时就会抛出该错误。
另外你的代码还缺了分组内排序的步骤，就算不报错，日期顺序混乱时计算出的相邻间隔也没有实际意义。

library(dplyr)

data_meandays <- data %>%
  group_by(year, group) %>%
  # 分组内按日期升序排序，保证计算的是时间先后顺序的相邻间隔
  arrange(date, .by_group = TRUE) %>%
  # 明确调用dplyr的lag避免函数冲突；转数值直接得到天为单位的间隔
  mutate(diff_days = as.numeric(date - dplyr::lag(date))) %>%
  # 汇总计算均值，na.rm去掉每个分组第一行的NA值
  summarize(mean_interval_days = mean(diff_days, na.rm = TRUE), .groups = "drop")

• 2019年A组：相邻间隔为10天、7天，平均间隔8.5天
• 2019年B组：相邻间隔为15天，平均间隔15天
• 2020年A组：相邻间隔为2天，平均间隔2天
• 2020年B组：相邻间隔为19天、5天，平均间隔12天

注意：as.numeric()处理Date差值是为了把默认的difftime时间差对象转成纯数值，避免后续运算出现单位不统一的问题。

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