R中按日期与ID聚合：逐小时气温转3小时值并保留站点ID问题求助

问题原因 #

你混用了dplyr的group_by()语法和base R的aggregate()函数，group_by()的分组设定对base R的函数不会生效，同时你在aggregate()的by参数中仅指定了时间窗口作为分组依据，没有加入ID字段，聚合时默认对所有字段执行均值计算，ID为分类/字符类型自然会返回NA。

解决方案 #

提供两种常用实现方式，按需选择即可：

方案1：纯base R aggregate 写法 #

# 先转换日期列为POSIXct格式
df$Date <- as.POSIXct(df$Date)
# 同时指定ID和3小时时间窗口作为分组依据，仅对temp列求均值
Temp_3h <- aggregate(temp ~ ID + cut(Date, "3 hour"), data = df, FUN = mean)
# 调整列名符合预期
colnames(Temp_3h) <- c("ID", "Date", "temp")
# 如果需要Date列为时间格式而非因子，可补充转换
Temp_3h$Date <- as.POSIXct(Temp_3h$Date)

方案2：纯dplyr（tidyverse风格）写法 #

不需要混合base R函数，语法更统一：

library(dplyr)

Temp_3h <- df %>%
  # 转换日期格式+生成3小时时间窗口
  mutate(Date = as.POSIXct(Date),
         Date = cut(Date, "3 hour")) %>%
  # 同时按ID和时间窗口分组
  group_by(ID, Date) %>%
  # 仅对temp计算均值，na.rm=TRUE可自动跳过缺测值
  summarise(temp = mean(temp, na.rm = TRUE), .groups = "drop") %>%
  # 可选：将Date列从因子转回时间格式
  mutate(Date = as.POSIXct(Date))

如果你需要的是按自然日（24小时）聚合而非3小时窗口，把上述代码中cut(Date, "3 hour")的参数改为cut(Date, "1 day")即可匹配你给出的示例输出。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tabumis