将分钟数据集求和或聚合到每日数据集，对R中每60行的不同列应用不同的函数

，可以使用R语言中的dplyr和tidyverse包来实现。

首先，我们需要加载dplyr和tidyverse包：

library(dplyr)
library(tidyverse)

然后，假设我们有一个分钟数据集data，包含多个变量（列），我们想要将其聚合到每日数据集，并对每60行的不同列应用不同的函数。

# 读取分钟数据集
data <- read.csv("data.csv")

# 将时间列转换为日期格式
data$时间 <- as.Date(data$时间)

# 使用group_by和summarize函数将数据聚合到每日数据集
daily_data <- data %>%
  group_by(时间) %>%
  summarize(
    # 对不同列应用不同的函数
    sum_col1 = sum(列1),
    mean_col2 = mean(列2),
    max_col3 = max(列3)
    # 可以根据需要添加更多的聚合函数和列
  )

上述代码中，我们使用group_by函数按照时间列对数据进行分组，然后使用summarize函数对每个组进行聚合操作。在summarize函数中，我们可以为每个需要聚合的列指定不同的函数，例如sum、mean、max等。

最后，我们得到了每日数据集daily_data，其中包含了按照时间聚合后的数据。

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