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我正在使用 R 连接到 WRDS。现在，我想链接 compustat 和 crsp 表。在 SAS 中，这将使用宏和 CCM 链接表来实现。在 R 中处理这个主题的最佳方法是什么？

进展更新：

我从 wrds 下载了 crsp、compustat 和 ccm_link 表。

sql <- "select * from CRSP.CCMXPF_LINKTABLE"
res <- dbSendQuery(wrds, sql)
ccmxpf_linktable <- fetch(res, n = -1)
ccm.dt <- data.table(ccmxpf_linktable)
rm(ccmxpf_linktable)

然后，我将建议的匹配例程从 wrds 事件研究 sas 文件转换为 R：

ccm.dt[,typeflag:=linktype %in% c("LU","LC","LD","LN","LS","LX") & USEDFLAG=="1"]
setkey(ccm.dt, gvkey, typeflag)
for (i in 1:nrow(compu.dt)) {
  gvkey.comp = compu.dt[i, gvkey]
  endfyr.comp = compu.dt[i,endfyr]
  PERMNO.val <- ccm.dt[.(gvkey.comp, TRUE),][linkdt<=endfyr.comp & endfyr.comp<=linkenddt,lpermno]
  if (length(PERMNO.val)==0) PERMNO.val <- NA
  suppressWarnings(compu.dt[i, "PERMNO"] <- PERMNO.val)
}

然而，这段代码效率极低。我从 data.table 开始，但并不真正了解如何在 for 循环中应用逻辑。我希望有人能指出如何改进 for 循环的方法。

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1 回答 1

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分阶段匹配字段效果更好。也许有人觉得这很有用。任何进一步改进的建议当然非常欢迎！！！

# filter on ccm.dt
ccm.dt <- ccm.dt[linktype %in% c("LU","LC","LD","LN","LS","LX") & USEDFLAG=="1"]
setkey(ccm.dt, gvkey)
setkey(compu.dt, gvkey)
compu.merged <- merge(compu.dt, ccm.dt, all.x = TRUE, allow.cartesian = TRUE)
# deal with NAs in linkenddt - set NAs to todays date, assuming they still exist.
today <- as.character(Sys.Date())
compu.merged[is.na(linkenddt), "linkenddt":=today]
# filter out date mismatches
compu <- compu.merged[linkdt <= endfyr & endfyr<=linkenddt]
于 2016-01-16T23:15:25.660 回答