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我有一组 3 个 csv，它们都保存在以下目录中：

setwd("~/R/CashFlows")

csv被命名为：

"Cashflows1.csv" "Cashflows2.csv" "Cashflows3.csv"

并且都是类似于下面的形式（下面的例子是“Cashflows1.csv”）

19/10/2003  -13275
19/11/2003  940.49
19/12/2003  884.71
19/01/2004  832.11
19/02/2004  782.49
19/03/2004  735.74
19/04/2004  691.64
19/05/2004  650.09
19/06/2004  610.91
19/07/2004  573.99
19/08/2004  539.2
19/09/2004  506.42
19/10/2004  475.54
19/11/2004  441.05
19/12/2004  413.91
19/01/2005  388.37
19/02/2005  364.31
19/03/2005  341.66
19/04/2005  320.34
19/05/2005  300.28
19/06/2005  281.39
19/07/2005  263.63
19/08/2005  246.91
19/09/2005  231.2
19/10/2005  216.41
19/11/2005  202.51
19/12/2005  189.43
19/01/2006  177.15
19/02/2006  165.6
19/03/2006  154.75
19/04/2006  144.55
19/05/2006  134.98
19/06/2006  125.99
19/07/2006  117.55
19/08/2006  109.62
19/09/2006  102.18

或向量形式：

dat <- read.csv("cashflows1.csv", skip=1, header=F)$V2
> dat
 [1] -13275.00    940.49    884.71    832.11    782.49    735.74    691.64    650.09    610.91    573.99    539.20
[12]    506.42    475.54    441.05    413.91    388.37    364.31    341.66    320.34    300.28    281.39    263.63
[23]    246.91    231.20    216.41    202.51    189.43    177.15    165.60    154.75    144.55    134.98    125.99
[34]    117.55    109.62    102.18

我创建了以下函数来返回每个现金流文件的年化 IRR（示例中使用的是 Cashflows1.csv）

 setwd("~/R Studio/Technical Test")
> dat <- read.csv("cashflows1.csv", skip=1, header=F)$V2
> npv<-function(i,cf,t=seq(along=cf)) sum (cf/(1+i)^t)
> irr <- function(cf) {uniroot(npv, c(0,1), cf=cf)$root }
> irr(dat)
[1] 0.002384391
> var <- irr(dat)
> 
> AIRR <- (1+var)^12-1
> AIRR
[1] 0.02899093
>

我将如何更改函数，以便它同时计算目录中所有 csv 的 IRR，因为我目前必须为“dat”变量规定特定的现金流文件。但希望它为“X”个csv计算它。

谁能帮我？

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1 回答 1

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我们在这里有很多事情要解决，但所有事情都可以用类似的工具来解决，即apply-family 函数。

让我们分步进行：

  1. 您需要一次读取多个 csv 文件，可以在这里轻松找到答案：

如何一次导入多个 .csv 文件？

从这里我们可以使用@A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1 优秀的代码来创建一个包含所有 csvs 的数据帧列表：

temp = list.files(pattern="*.csv")
myfiles = lapply(temp, read.delim)

请注意原帖中此功能的条件和评论！

  1. 接下来，我们要再次在列表中的所有数据帧上“应用”您定义的函数。所以可以在这里找到解决方案：

R中多个数据帧的相同功能

使用lapply我们可以获取数据帧列表（在步骤 1 中定义）并将一个函数应用于列表中的每个数据帧，如下所示：

result <- lapply(myfiles, function(x) {
          uniroot(npv, c(0,1), x=x)$root
})

请注意，您仍然需要npv提前定义函数，但不是irr，结果将是输出列表。

于 2019-08-13T18:13:57.823 回答