如何使用SF包实现空间联合并按几何图形分组聚合？

嘿，我来帮你搞定这个sf空间分析的小麻烦！你提到的st_join里的FUN参数确实已经被弃用了，所以得换个思路来实现你的需求，下面给你两种实用的解决方案：

方法一：先空间连接，再按目标多边形分组聚合 #

这和你预想的“先联合再分组”思路一致，但直接用geom分组容易出问题（空间对象的精度差异可能导致分组混乱），更稳妥的方式是给图层a的每个多边形加个唯一标识，再按这个标识分组：

1. 给图层a添加唯一ID（如果本身没有的话）：

a$poly_id <- seq(nrow(a))

2. 执行空间相交连接，把a和b中相交的多边形匹配起来：

joined <- st_join(a, b, join = st_intersects)

3. 用dplyr工具按ID分组，对需要的字段计算均值：

library(dplyr)
result <- joined %>%
  group_by(poly_id, geom) %>%  # 保留geom保证结果仍是sf对象
  summarize(across(where(is.numeric), mean, na.rm = TRUE), .groups = "drop")

要是只想对特定字段计算均值，把where(is.numeric)换成具体字段名就行，比如across(c(value1, value2), mean, na.rm = TRUE)。

方法二：用st_interpolate_aw直接做面积加权均值（按需选择） #

如果你的需求是面积加权的均值（不是简单的取相交多边形的平均值），可以直接用st_interpolate_aw，它专门处理这种“小多边形属性聚合到大多边形”的场景：

result <- st_interpolate_aw(b["target_column"], a, extensive = FALSE)

这里target_column是你要计算均值的b图层字段，extensive = FALSE表示计算均值（如果要算总和就设为TRUE）。

关于直接按geom聚合的说明 #

你提到的aggregate(c, c$geom, mean)这种写法不太推荐，因为sf的geom是空间对象，微小的坐标精度差异就会导致分组错误，用唯一ID分组既稳定又高效，是更靠谱的选择。

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