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使用 R 我有一个 10 行 X 6 列的矩阵。我需要通过对没有重叠的列进行分组，将其拆分为子矩阵。

即矩阵有 A、B、C、D、E、F 列，我需要提取由 AB、CD 和 EF 列形成的 3 个不同的矩阵（或 data.frames 或金融包中的任何对象，如 zoo 或 timeSeries）。

PS：矩阵包含财务数据系列，任何几列都有一个日期列和一个资产净值列

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2 回答 2

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使用一些虚拟数据（请注意，您必须有一个数据框，否则 R 将不允许您将日期和数值保存在矩阵中[除非它们全部转换为字符或原始数字表示]）

set.seed(42)
df <- data.frame(A = Sys.Date() + 0:9, B = rnorm(10),
                 C = Sys.Date() - 0:9, D = rnorm(10),
                 E = Sys.Date() - 20:29, F = rnorm(10))

> head(df)
           A          B          C          D          E          F
1 2013-04-05  1.3709584 2013-04-05  1.3048697 2013-03-16 -0.3066386
2 2013-04-06 -0.5646982 2013-04-04  2.2866454 2013-03-15 -1.7813084
3 2013-04-07  0.3631284 2013-04-03 -1.3888607 2013-03-14 -0.1719174
4 2013-04-08  0.6328626 2013-04-02 -0.2787888 2013-03-13  1.2146747
5 2013-04-09  0.4042683 2013-04-01 -0.1333213 2013-03-12  1.8951935
6 2013-04-10 -0.1061245 2013-03-31  0.6359504 2013-03-11 -0.4304691

一个简单的方法是为你想要的列形成一个索引——这里我选择了每对的第一列，1、3、5等。

start <- seq(1, by = 2, length = ncol(df) / 2)

然后，我们lapply遍历索引start并从我们的数据框中选择第 th 列i和i第 th列，依次从+ 1其中i获取每个索引( )startdf[i:(i+1)]

sdf <- lapply(start, function(i, df) df[i:(i+1)], df = df)

这使：

> sdf
[[1]]
            A           B
1  2013-04-05  1.37095845
2  2013-04-06 -0.56469817
3  2013-04-07  0.36312841
4  2013-04-08  0.63286260
5  2013-04-09  0.40426832
6  2013-04-10 -0.10612452
7  2013-04-11  1.51152200
8  2013-04-12 -0.09465904
9  2013-04-13  2.01842371
10 2013-04-14 -0.06271410

[[2]]
            C          D
1  2013-04-05  1.3048697
2  2013-04-04  2.2866454
....

> str(sdf)
List of 3
 $ :'data.frame':   10 obs. of  2 variables:
  ..$ A: Date[1:10], format: "2013-04-05" "2013-04-06" ...
  ..$ B: num [1:10] 1.371 -0.565 0.363 0.633 0.404 ...
 $ :'data.frame':   10 obs. of  2 variables:
  ..$ C: Date[1:10], format: "2013-04-05" "2013-04-04" ...
  ..$ D: num [1:10] 1.305 2.287 -1.389 -0.279 -0.133 ...
 $ :'data.frame':   10 obs. of  2 variables:
  ..$ E: Date[1:10], format: "2013-03-16" "2013-03-15" ...
  ..$ F: num [1:10] -0.307 -1.781 -0.172 1.215 1.895 ...

将子数据帧保留在列表中的一个优点是，您可以使用循环或类似lapply或之类的工具将函数或其他操作应用于子数据帧sapply。

于 2013-04-05T14:42:55.383 回答
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你在寻找这样的东西吗？

require("zoo")
##matrix with random entries
mat <- matrix(rnorm(60), nrow=10, ncol=6)
colnames(mat) <- LETTERS[1:6]    
## optional: create zoo object 
#mat <- as.zoo(mat) 


##access columns
mat[,c("A", "B")]
mat[,c("C", "D")]
mat[,c("E", "F")]

请注意，没有必要为上面的模拟数据创建动物园对象，但从您的问题来看，您的数据看起来如何有点不清楚。

于 2013-04-05T14:40:20.713 回答