根据不同列（R）的值汇总数据

我有七个变量的数据，例如，一个月内每分钟DW_20。我想知道每天9/1/18、9/2/18等的每个变量的平均值。我试图使用dplyr Summary，但只收到返回的错误消息。我想这一定很容易，但我想不出来

原始数据前7行

   Date   DW_20  DW_24A  DW_25A DW_26A DW_27A   DW_28  DW_29
9/1/18 0:00  995.88 1110.62 1229.14  -0.09   4.50 1100.95 913.33
9/1/18 0:01 1002.43 1115.85 1231.59  -0.09   4.50 1107.63 909.06
9/1/18 0:02 1007.01 1123.39 1236.75  -0.09   4.51 1108.37 935.00
9/1/18 0:03 1007.17 1121.69 1234.58  -0.09   4.52 1105.64 901.35
9/1/18 0:04 1005.27 1122.86 1233.25  -0.09   4.53 1107.56 911.15
9/1/18 0:05 1001.37 1116.39 1229.89  -0.09   4.54 1103.66 937.93
9/1/18 0:06  997.42 1112.40 1229.71  -0.09   4.55 1102.46 920.39

为测量日添加列的代码

    #Load Data
data <- read.csv("Sep_2018_Well_Flows.csv", header=T)

#Create column of measurement day
data$Pump_Day <- format(as.Date(data$Date, format="%m/%d/%Y"), "%d")
y <- data$Pump_Day
data$Pump_Day <- as.factor(y)

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如果要按每个“天”分组，则将“日期”转换为日期类，去除时间部分，并使用Summary_all获得平均值

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欢迎来到堆栈溢出！感谢您分享原始数据的示例。您能分享一下dputthat_数据的输出吗？这样我们就可以看到所涉及的数据类型了？另外，你能告诉我你犯了什么错误吗？

library(dplyr)
data %>%
    group_by(Day = as.Date(Date, "%m/%d/%y")) %>%
    # or use `mdy` from `lubridate`
    # group_by(Day = mdy(Date)) %>%
    summarise_all(mean)