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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