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我有两个数据框。一个由三个变量组成，即“date”、“strike”和“vol”，每天观察 20 个，每月观察 100 个，每年观察 1200 个（交易日），看起来像这样 

Date         Price       Vol
2008-09-01   20          0.2
2008-09-01   30          0.5
...

因此，对于每个月，我都有特定的价格和成交量值，分别从 10 到 40、0.1 到 0.7 不等。
第二个包括来自第一个的插值。所以我没有日期了，但是其他变量的小步骤：

  Price       Vol
   20          0.2
   21          0.21
   22          0.24
   30          0.5

因此，虽然一帧显示离散时间的值，但另一帧或多或少具有连续性。
现在我的问题是：如何告诉 R 将第二个数据帧合并到第一个数据帧中，接管两个离散数据帧之间的连续价格/体积的日期，以得到如下结果：

Date         Price       Vol
2008-09-01   20          0.2
2008-09-01   21          0.21
2008-09-01   22          0.24
...
2008-09-01   30          0.5

我只是不知道该怎么做。对于不再按升序排列的日期，我总是得到 NA 值。

非常感谢您对
丹妮的支持

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2 回答 2

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首先，使用时间序列类（例如zoo或xts）。

您的第二个插值时间序列应该仍然有一个时间戳，即使它是每小时或每分钟等。merge用于将它们组合在一起，然后用于na.locf将值从较低频率的时间序列向前推进。

这是一个例子：

ts1 <- zoo(1:5, as.POSIXct(as.Date("2010-10-01") + 1:5))
ts2 <- zoo(1:(5 * 24), as.POSIXct("2010-10-01 00:00:00") + (1:(5 * 24) * 3600))
na.locf(merge(ts1, ts2))
于 2010-11-19T16:36:23.657 回答
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我完全错过了第一篇文章的重点。这个做日期。但我同意 Shane 的观点，除非某些下游功能需要数据帧，否则时间序列是个好主意。

A <- data.frame(date=rep("2001-05-25", 2), price=c(20, 30), vol=c(0.2, 0.5))
B <- data.frame(price=seq(min(A$price), max(A$price), by=1))
C <- merge(A, B, all=TRUE)
index <- which(!is.na(C$vol))
for (i in seq(nrow(A))[-1]) {
    C$date[index[i-1]:index[i]] <- rep(A$date[i-1], A$price[i] - A$price[i-1] + 1)
    C$vol[index[i-1]:index[i]] <- seq(A$vol[i-1], A$vol[i], length=(A$price[i] - A$price[i-1] + 1))
}
ans <- C[, c(2, 1, 3)]

 ans 
         date price  vol
1  2001-05-25    20 0.20
2  2001-05-25    21 0.23
3  2001-05-25    22 0.26
4  2001-05-25    23 0.29
5  2001-05-25    24 0.32
6  2001-05-25    25 0.35
7  2001-05-25    26 0.38
8  2001-05-25    27 0.41
9  2001-05-25    28 0.44
10 2001-05-25    29 0.47
11 2001-05-25    30 0.50
于 2010-11-19T19:40:12.080 回答