R中如何按时间分组将上午下午访问统计拆分为独立列

你当前生成的d3是按分组拆分的长格式数据：每一行对应「单个box、单个day下单个时段（上午/下午）」的统计值，要拆分为同一box、day下的多列统计值，直接用你现有tidyverse体系的长转宽工具即可，无需引入新包。

具体实现步骤（适配你现有代码） #

• 先确认时段标记逻辑正确生成
  你已定义time <=57为上午，先基于原始数据集补全逻辑标记：

  # 给原始数据集d生成时段标记，TRUE=上午，FALSE=下午
  d$morning <- d$time <= 57
  

• 优化聚合逻辑（避免分组残留报错）
  你原有summarise_at(vars("visit"), sum)的写法可正常运行，可微调为更稳妥的写法，同时避免后续操作受分组状态影响：

  d3 <- d %>%
    group_by(box, day, morning) %>%
    # 直接指定统计字段，重命名为更清晰的visit_total
    summarise(visit_total = sum(visit), .groups = "drop") 
  

• 动态计算对应时段的占比（frac）
  你原有写死除以57的逻辑可适配不同时段的基准：如果上午基准时长为57、下午基准时长为对应时段的总时间长度，可按如下写法生成占比；如果暂时沿用原有逻辑可直接保留d3$frac <- d3$visit_total /57

  # 示例：假设下午时段的基准时长为87（可根据你的实际time范围调整）
  d3$frac <- ifelse(d3$morning, 
                    d3$visit_total / 57, 
                    d3$visit_total / 87)
  

• 核心拆分列操作（长表转宽表）
  用pivot_wider()按box、day合并行，把不同时段的统计值拆为独立列：

  d_final <- d3 %>%
    pivot_wider(
      id_cols = c(box, day), # 以box、day为唯一行标识，同一组合并为1行
      names_from = morning,  # 用时段的取值作为列名的区分标识
      values_from = c(visit_total, frac), # 需要拆分的两个统计值
      values_fill = 0 # （可选）如果某box+day下缺失某时段的观测，自动填充0避免出现NA
    )
  

• （可选）修改列名提升可读性
  默认生成的列名会是visit_total_TRUE、visit_total_FALSE、frac_TRUE、frac_FALSE，可批量重命名为更易懂的名称：

  colnames(d_final) <- c("box", "day", "上午访问总和", "下午访问总和", "上午访问占比", "下午访问占比")
  

最终效果 #

生成的d_final每一行对应唯一的box+day组合，上午、下午的访问计数、占比都存于独立列，完全匹配你的需求。

注意：如果某组的时段标记未生成（比如原始数据里的morning列有缺失值），可以先运行d <- d %>% filter(!is.na(morning))过滤掉无效行再聚合。

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