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利用group_by，R确定价值随时间的变化

是指使用R语言中的group_by函数对数据进行分组，然后通过统计每个组的价值随时间的变化情况来进行分析。

在R语言中，group_by函数是用于对数据进行分组操作的函数。它可以根据指定的变量对数据进行分组，然后对每个组进行相应的操作。

对于确定价值随时间的变化，可以按照时间变量进行分组，然后计算每个组的价值的平均值、最大值、最小值、标准差等统计指标，以及绘制相应的图表来展示价值随时间的变化趋势。

以下是一个示例代码：

library(dplyr)

# 假设有一个数据框df，包含时间和价值两个变量
df <- data.frame(
  时间 = c("2021-01-01", "2021-01-02", "2021-01-03", "2021-01-01", "2021-01-02", "2021-01-03"),
  价值 = c(10, 15, 12, 8, 9, 11)
)

# 将数据按时间进行分组，并计算每个组的价值平均值和最大值
result <- df %>%
  group_by(时间) %>%
  summarise(
    平均价值 = mean(价值),
    最大价值 = max(价值)
  )

# 打印结果
print(result)

上述代码中，首先使用dplyr包中的group_by函数对数据框df按时间进行分组。然后使用summarise函数计算每个组的价值平均值和最大值。最后，将结果打印出来。

这样就可以通过group_by函数和相应的统计函数来确定价值随时间的变化情况。

对于R语言中的group_by函数和相关的统计函数，可以参考R官方文档或者相关的R教程进行学习和了解。

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