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我有一个名为 pp 的动物园对象，其中包含每日数据和 77 列，如下所示：

            X02R X03N X04K X04N X04R X06I X06N X08J X08P X09O X11O X12L X14N X15G X16K  (...)
1961-01-01  8.3  5.2  3.2  0.0  8.7  5.2 15.0  7.2 11.5 13.0  0.0  4.9  0.0  2.9  6.0   
1961-01-02  1.1  3.2 10.0  0.0  0.0  3.5  0.0  8.7  0.4  1.2  0.0  0.4  0.0  3.2  0.2    
1961-01-03 12.0  4.2 50.5  0.0  9.0 38.5 15.0 31.7  1.7  8.7  9.0 69.2  4.2 22.2  9.2 
(...)

我想使用apply.monthly每一列，所以最后我仍然会有 77 列，但每月数据而不是每日数据。我试过 apply.monthly(pp, FUN=sum)了，但结果是一个只有一列的动物园对象（我认为是添加所有列）。

我还尝试了一个循环：

for (i in 1:77) { mensal<-apply.monthly(pp[,i], FUN=sum) } 但它也只产生一列（第 77 列）。我也许可以通过一些试验和错误使循环工作，但计算需要很长时间（我有 17897 行和 77 列），我想有一种更简单的方法可以在不使用循环的情况下做到这一点......所以如果你知道怎么样，请帮忙。谢谢！

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3 回答 3

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为了apply.monthly返回具有多列的对象，您必须使用按列操作的apply函数（或不按列操作的函数）。

library(quantmod)
getSymbols("SPY")
zSPY <- as.zoo(SPY)
# sum doesn't operate by column; it sums everything to one value
sum(zSPY)
spy.sum <- apply.monthly(zSPY, sum)
# colSums operates by column
spy.colSums <- apply.monthly(zSPY, colSums)
# use apply to operate by column
spy.apply.sum <- apply.monthly(zSPY, apply, 2, sum)
于 2011-09-02T16:41:39.320 回答
3

试试这个：

> library(zoo)
>
> # test data
> z <- zooreg(cbind(a = 1:365, b = 1:365), Sys.Date())
> head(z)
           a b
2011-09-02 1 1
2011-09-03 2 2
2011-09-04 3 3
2011-09-05 4 4
2011-09-06 5 5
2011-09-07 6 6
>
> aggregate(z, as.yearmon)
             a     b
Sep 2011   435   435
Oct 2011  1395  1395
Nov 2011  2265  2265
Dec 2011  3286  3286
Jan 2012  4247  4247
Feb 2012  4843  4843
Mar 2012  6107  6107
Apr 2012  6825  6825
May 2012  7998  7998
Jun 2012  8655  8655
Jul 2012  9889  9889
Aug 2012 10850 10850
于 2011-09-02T18:29:33.633 回答
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这只是一个可重现的例子。创建于：

dat <- read.zoo(textConnection("date  X02R X03N X04K X04N X04R X06I X06N X08J X08P X09O X11O X12L X14N X15G X16K
 1961-01-01  8.3  5.2  3.2  0.0  8.7  5.2 15.0  7.2 11.5 13.0  0.0  4.9  0.0  2.9  6.0
 1961-01-02  1.1  3.2 10.0  0.0  0.0  3.5  0.0  8.7  0.4  1.2  0.0  0.4  0.0  3.2  0.2
 1961-01-03 12.0  4.2 50.5  0.0  9.0 38.5 15.0 31.7  1.7  8.7  9.0 69.2  4.2 22.2  9.2"), header=TRUE)

dput(dat) 结构(c(8.3, 1.1, 12, 5.2, 3.2, 4.2, 3.2, 10, 50.5, 0, 0, 0, 8.7, 0, 9, 5.2, 3.5, 38.5, 15, 0, 15, 7.2, 8.7, 31.7, 11.5, 0.4, 1.7, 13, 1.2, 8.7, 0, 0, 9, 4.9, 0.4, 69.2, 0, 0, 4.2, 2.9, 3.2, 22.2, 6, 0.2, 9.2), . Dim = c(3L, 15L), .Dimnames = list( NULL, c("X02R", "X03N", "X04K", "X04N", "X04R", "X06I", "X06N", "X08J", “X08P”、“X09O”、“X11O”、“X12L”、“X14N”、“X15G”、“X16K”）），索引=结构（c（-3287，-3286，-3285），类=“日期"), 类 = "动物园")

但是现在我有办法重新创建错误，也许我可以提供一个经过测试的解决方案：

 ldat <-lapply(dat, FUN=apply.monthly, sum)
 as.data.frame(ldat)
           X02R X03N X04K X04N X04R X06I X06N X08J X08P X09O X11O X12L X14N X15G X16K
1961-01-03 21.4 12.6 63.7    0 17.7 47.2   30 47.6 13.6 22.9    9 74.5  4.2 28.3 15.4

看起来sum参数（最终）在位置上与apply.monthly“FUN”参数匹配，但如果在 lapply 参数列表中将它们都命名为“FUN”，则会出现错误。

于 2011-09-02T17:56:00.563 回答