我目前正在更新现有代码，以使用不同的分析时间来评估大型数据文件。我正在尝试复制一大堆代码，这些代码根据六个月的中位数评估数据，并更新它以根据每月平均值分析数据。我对R相当陌生，因此感谢您的帮助。不幸的是，数据文件是我的工作专有的，但是下面的代码块可以无缝地找到六个月的中位数
＃制作6个月平均值数据表 SixMonthMedian <-tbl_df（W_Objectives [which（W_Objectives $ AveragingPeroid == 183），]）
SixMonthMedian $ SampleDate <-ymd（SixMonthMedian $ SampleDate）
＃根据需要过滤的d并根据均值进行合并以制作新的数据框 SixMonthMedian2 <-SixMonthMedian％>％安排（SampleDate）％>％ dplyr :: group_by（AnalyteName，BeneficialUse，UnitName，StationCode，ProjectName，MatrixName ，FractionName，Waterbody，WBID，Objective_Language，Evaluation_Guideline ，Objective_Ref_Number，Eval_Ref_Number）％>％ mutate（interval = cumsum（SampleDate-lag（SampleDate，default = min（SampleDate））> = 183））％>％ dplyr :: group_by（interval，add = TRUE）％>％ dplyr :: summarise（SampleDate = max（SampleDate），Objective =平均值（Objective），Result =中位数（Result））％>％ 选择（AnalyteName，SampleDate，BeneficialUse，UnitName，StationCode，ProjectName，MatrixName ，分数名称，水体，WBID，目标，目标语言，评估指南 ，Objective_Ref_Number，Eval_Ref_Number，结果）
到目前为止，我已经编写了以下代码，但是不确定用MonthlyMean替换数字值是否可行
＃过滤出每月平均值
MonthlyMean <-tbl_df（W_Objectives [which（W_Objectives $ AveragingPeriod == {MonthlyMean），]）
MonthlyMean $ SampleDate <-ymd（MonthlyMean $ SampleDate）
＃根据需要过滤的d并根据均值进行汇总，制作一个新的数据框 MonthlyMean2 <-MonthlyMean％>％安排（SampleDate）％>％ dplyr :: group_by（AnalyteName，BeneficialUse，UnitName，StationCode，ProjectName，MatrixName ，FractionName，Waterbody，WBID，Objective_Language，Evaluation_Guideline ，Objective_Ref_Number，Eval_Ref_Number）％>％