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我有一个来自文本文件的数据集,5000 只股票和 751 个数据点的 3 年数据,它从第 1 天到第 751 天,然后是下一只股票

    N     stock  date price
    1        S1 70516  9.11
    2        S1 70517  9.00
    .......................
    5718864  S5000 100330  64.8
    5718865  S5000 100331  64.6

我可以使用以下方法加载数据:

data(txt) <- read.table("C:\\test.txt", header=T)

在此之后但是我卡住了,我在交易所或谷歌上找不到任何东西我怎么能把它加载到一个有 751 行和 5000 列的矩阵中,每个点只对应于价格

    E1 price     E5000 price
day1   1 ........  1
..                 ..
..                 ..
day751 ........... 1  
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3 回答 3

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read.zoo在 zoo 包中可以做到这一点。假设这个数据:

Lines <- "N     stock  date price
1        S1 70516  9.11
2        S1 70517  9.00
5718864  S5000 100330  64.8
5718865  S5000 100331  64.6"

然后我们创建一个函数来转换日期(如果日期的编码与此处假设的不同,则更改它)并使用read.zoo指定

  • 一个标题,header = TRUE
  • 在股票列上拆分,split = 1
  • 使用指示的列作为时间索引,index = 2
  • 使用指示colClasses排除第一列(因此第二列成为第一列,第三列成为第二列,依此类推),因为该列似乎是不需要的,,colClasses = c("NULL", NA, NA, NA)
  • 如果数据实际上来自文件而不是文本,则替换text = Lines为类似file = "myfile.dat"

给予:

library(zoo)

toDate <- function(x) as.Date(sprintf("%06d", x), "%y%m%d")

z <- read.zoo(text = Lines, header = TRUE, split = 1, index = 2, 
   FUN = toDate, colClasses = c("NULL", NA, NA, NA))

结果是以下动物园对象:

> z
             S1 S5000
2007-05-16 9.11    NA
2007-05-17 9.00    NA
2010-03-30   NA  64.8
2010-03-31   NA  64.6
于 2012-01-31T19:54:20.317 回答
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使用as.matrix(). 见help(as.matrix)

于 2012-01-31T18:58:12.640 回答
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cast从 reshape 包看一下。您可以将数据从“长”格式更改为“宽”格式,然后再返回。reshape例如,还有原生的 R 函数,但我觉得 reshape 或 reshape2 包提供了更简单的界面。

> dat<-data.frame(stock=letters[1:10], date=rep(1:10,each=10), price=round(runif(100),2))
> head(dat)
  stock date price
1     a    1  0.84
2     b    1  0.46
3     c    1  0.43
4     d    1  0.99
5     e    1  0.86
6     f    1  0.03
> cast(date~stock, data=dat, value="price")
   date    a    b    c    d    e    f    g    h    i    j
1     1 0.84 0.46 0.43 0.99 0.86 0.03 0.56 0.09 0.66 0.43
2     2 0.46 0.78 0.80 0.90 0.20 0.87 0.73 0.65 0.35 0.24
3     3 0.12 0.16 0.57 0.10 0.40 0.05 0.68 0.53 0.67 0.74
4     4 0.45 0.26 0.63 0.98 0.78 0.29 0.59 0.63 0.62 0.13
5     5 0.21 0.79 0.83 0.36 0.11 0.12 0.64 0.86 0.35 0.18
6     6 0.14 0.31 0.63 0.48 0.86 0.57 0.32 0.70 0.89 0.99
7     7 0.85 0.41 0.29 0.57 0.05 0.80 0.32 0.13 0.10 0.53
8     8 0.03 0.71 0.48 0.57 0.09 0.88 0.70 0.22 0.68 0.78
9     9 0.83 0.52 0.24 0.82 0.86 0.87 0.53 0.38 0.58 0.78
10   10 0.36 0.05 0.95 0.41 0.73 0.20 0.62 0.08 0.98 0.50
> 
于 2012-01-31T19:23:29.440 回答