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我目前正在处理具有以下 3 列的 data.table (myDT)：

TRADE_DATE TRADER VOLUME
01-MAY-2013  T1  100
01-MAY-2013  T2  200
01-MAY-2013  T3  500
01-MAY-2013  T4  200
02-MAY-2013  T1  400
02-MAY-2013  T2  500
02-MAY-2013  T3  50
02-MAY-2013  T4  50

我想找到一种方法来计算每个交易者每天的股票交易量。目前我正在计算每天的总交易量，然后与上表合并以计算每个交易者每天的市场份额。使用 data.tables 是否有更直接的方法？

我附上了我的代码：

  daylyVolume<-myDT[,list(DAILY_VOLUME=sum(VOLUME)),by="TRADE_DATE"]
  myDT<-merge(myDT,daylyVolume,all=TRUE,by='TRADE_DATE')
  myDT$"SHARE_VOLUME"<-100*myDT$"VOLUME"/myDT$"DAILY_VOLUME"

结果如下：

TRADE_DATE TRADER VOLUME SHARE  DAYLY_VOLUME
01-MAY-2013  T1  100      10       1000
01-MAY-2013  T2  200      20       1000
01-MAY-2013  T3  500      50       1000
01-MAY-2013  T4  200      20       1000
02-MAY-2013  T1  400      40       1000
02-MAY-2013  T2  500      50       1000
02-MAY-2013  T3  50       5        1000
02-MAY-2013  T4  50       5        1000
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2 回答 2

2

一个简单的方法是这样做：

dt[,list(VOLUME,DAILY_VOLUME=sum(VOLUME),SHARE=VOLUME/sum(VOLUME)*100),by="TRADE_DATE"]

    TRADE_DATE VOLUME DAILY_VOLUME SHARE
1: 01-MAY-2013    100         1000    10
2: 01-MAY-2013    200         1000    20
3: 01-MAY-2013    500         1000    50
4: 01-MAY-2013    200         1000    20
5: 02-MAY-2013    400         1000    40
6: 02-MAY-2013    500         1000    50
7: 02-MAY-2013     50         1000     5
8: 02-MAY-2013     50         1000     5

如果您只想计算份额，一种更有效的方法是：

R> dt[,SHARE:=VOLUME/sum(VOLUME)*100,by="TRADE_DATE"]
R> dt

    TRADE_DATE TRADER VOLUME SHARE
1: 01-MAY-2013     T1    100    10
2: 01-MAY-2013     T2    200    20
3: 01-MAY-2013     T3    500    50
4: 01-MAY-2013     T4    200    20
5: 02-MAY-2013     T1    400    40
6: 02-MAY-2013     T2    500    50
7: 02-MAY-2013     T3     50     5
8: 02-MAY-2013     T4     50     5
于 2013-10-18T09:43:43.637 回答
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你想要这个吗？

myDT[,list(share= VOLUME/sum(VOLUME)*100),by="TRADE_DATE"]
于 2013-10-18T09:43:52.050 回答