умножение 2 серии зоопарков в R

Ниже представлен небольшой отрывок из всех данных, у меня есть тысячи символов на протяжении многих лет. , .both символы и изменение диапазона дат от прогона до бегаумножение 2 серии зоопарков в R

У меня есть 2 серии зоопарка «возвращает» и «decFac».

> tail(returns) 
        AAPL   DISCA   IBM   JNJ   KO 
2014-12-23 -0.0035479832 0.0137774854 0.004943048 -0.0233164191 0.0145336114 
2014-12-24 -0.0047206092 -0.0054309123 -0.002592361 0.0029684238 -0.0006984054 
2014-12-26 0.0175226064 -0.0005733945 0.003208447 0.0044836732 0.0004657399 
2014-12-29 -0.0007020609   NA   NA 0.0025666222 -0.0023303779 
2014-12-30 -0.0122776892   NA   NA 0.0002847851 -0.0023360686 
2014-12-31 -0.0192020576 -0.0219631307 0.002433726 -0.0075263261 -0.0127090448 
        NKE   TXN 
2014-12-23 0.0004169359 -0.0007298205 
2014-12-24 0.0033288228 0.0014592993 
2014-12-26 0.0055922518 -0.0020985205 
2014-12-29   NA   NA 
2014-12-30   NA   NA 
2014-12-31 -0.0075636285 -0.0086595788 

> tail(decFac) 
2014-12-23 2014-12-24 2014-12-26 2014-12-29 2014-12-30 2014-12-31 
0.02576202 0.02655878 0.02738019 0.02822700 0.02910000 0.03000000

Оба из них имеют значения (в соответствии с R-Studio) из "серии зоопарка от 2012-01-04 2014-12-31 ф"

типов данных каждого из них ниже:

> sapply(returns, typeof) 
    AAPL DISCA  IBM  JNJ  KO  NKE  TXN 
"double" "double" "double" "double" "double" "double" "double" 
> sapply(decFac, typeof) 
[1] "double"

Мой objextive должен иметь каждый доходности акций за каждый день, умножаться бу decFac в тот же день

желаемых результатов в течение первых 5 дней AAPL ниже:

    AAPL 
12/23/2014 -0.000091403 
12/24/2014 -0.000125374 
12/26/2014 0.000479772 
12/29/2014 -0.000019817 
12/30/2014 -0.000357281 
12/31/2014 -0.000576062

источник

2016-09-23 John

зоопарк и XTS объекты будут выровнены по индексу перед операциями:

library(xts) 

time = seq.Date(as.Date('2014-12-23'), as.Date('2014-12-31'), by = 'day') 
time = time[c(1,2,4,7:9)] 

AAPL = c(-0.0035479832, -0.0047206092, 0.0175226064, 
      -0.0007020609, -0.0122776892, -0.0192020576) 
DISCA = c(0.0137774854, -0.0054309123 , -0.0005733945 , 
      NA, NA, -0.0219631307) 
IBM = c(0.004943048, -0.002592361, 0.003208447, 
     NA, NA, 0.002433726 ) 
JNJ = c(-0.0233164191, 0.0029684238, 0.0044836732, 
      0.0025666222, 0.0002847851, -0.0075263261 ) 
KO = c(0.0145336114, -0.0006984054, 0.0004657399, 
     -0.0023303779, -0.0023360686, -0.0127090448) 
NKE = c(0.0004169359, 0.0033288228, 0.0055922518, 
     NA, NA, -0.0075636285) 
TXN = c(-0.0007298205, 0.0014592993, -0.0020985205, 
     NA, NA, -0.0086595788) 
decFac_v = c(0.02576202, 0.02655878, 0.02738019, 
       0.02822700, 0.02910000, 0.03000000 ) 

returns_zoo = zoo(cbind(AAPL, DISCA, IBM, JNJ, KO, NKE, TXN), time) 
returns  = xts(cbind(AAPL, DISCA, IBM, JNJ, KO, NKE, TXN), time) 
decFac_zoo = drop(zoo(decFac_v, time)) 
decFac  = drop(xts(decFac_v, time))

Умножив зоопарк или XTS объекты должны совместно работать:

returns * decFac 
#     AAPL   DISCA   IBM   JNJ   KO   NKE   TXN 
# 2014-12-23 -9.140321e-05 3.549359e-04 1.273429e-04 -6.006781e-04 3.744152e-04 1.074111e-05 -1.880165e-05 
# 2014-12-24 -1.253736e-04 -1.442384e-04 -6.884995e-05 7.883771e-05 -1.854880e-05 8.840947e-05 3.875721e-05 
# 2014-12-26 4.797723e-04 -1.569965e-05 8.784789e-05 1.227638e-04 1.275205e-05 1.531169e-04 -5.745789e-05 
# 2014-12-29 -1.981707e-05   NA   NA 7.244804e-05 -6.577958e-05   NA   NA 
# 2014-12-30 -3.572808e-04   NA   NA 8.287246e-06 -6.797960e-05   NA   NA 
# 2014-12-31 -5.760617e-04 -6.588939e-04 7.301178e-05 -2.257898e-04 -3.812713e-04 -2.269089e-04 -2.597874e-04 
returns_zoo * decFac_zoo 
#     AAPL   DISCA   IBM   JNJ   KO   NKE   TXN 
# 2014-12-23 -9.140321e-05 3.549359e-04 1.273429e-04 -6.006781e-04 3.744152e-04 1.074111e-05 -1.880165e-05 
# 2014-12-24 -1.253736e-04 -1.442384e-04 -6.884995e-05 7.883771e-05 -1.854880e-05 8.840947e-05 3.875721e-05 
# 2014-12-26 4.797723e-04 -1.569965e-05 8.784789e-05 1.227638e-04 1.275205e-05 1.531169e-04 -5.745789e-05 
# 2014-12-29 -1.981707e-05   NA   NA 7.244804e-05 -6.577958e-05   NA   NA 
# 2014-12-30 -3.572808e-04   NA   NA 8.287246e-06 -6.797960e-05   NA   NA 
# 2014-12-31 -5.760617e-04 -6.588939e-04 7.301178e-05 -2.257898e-04 -3.812713e-04 -2.269089e-04 -2.597874e-04

Подумайте, что произойдет, если вы были подмножество returns или decFac объектов:

# subsetting 
x = zoo(cbind(AAPL, DISCA, IBM, JNJ, KO, NKE, TXN), time) 
y = drop(zoo(decFac_v, time)) 

x * y 
#     AAPL   DISCA   IBM   JNJ   KO   NKE   TXN 
# 2014-12-23 -9.140321e-05 3.549359e-04 1.273429e-04 -6.006781e-04 3.744152e-04 1.074111e-05 -1.880165e-05 
# 2014-12-24 -1.253736e-04 -1.442384e-04 -6.884995e-05 7.883771e-05 -1.854880e-05 8.840947e-05 3.875721e-05 
# 2014-12-26 4.797723e-04 -1.569965e-05 8.784789e-05 1.227638e-04 1.275205e-05 1.531169e-04 -5.745789e-05 
# 2014-12-29 -1.981707e-05   NA   NA 7.244804e-05 -6.577958e-05   NA   NA 
# 2014-12-30 -3.572808e-04   NA   NA 8.287246e-06 -6.797960e-05   NA   NA 
# 2014-12-31 -5.760617e-04 -6.588939e-04 7.301178e-05 -2.257898e-04 -3.812713e-04 -2.269089e-04 -2.597874e-04 

x * y[-3] # does not return values corresponding to the third date index 
#     AAPL   DISCA   IBM   JNJ   KO   NKE   TXN 
# 2014-12-23 -9.140321e-05 0.0003549359 1.273429e-04 -6.006781e-04 3.744152e-04 1.074111e-05 -1.880165e-05 
# 2014-12-24 -1.253736e-04 -0.0001442384 -6.884995e-05 7.883771e-05 -1.854880e-05 8.840947e-05 3.875721e-05 
# 2014-12-29 -1.981707e-05   NA   NA 7.244804e-05 -6.577958e-05   NA   NA 
# 2014-12-30 -3.572808e-04   NA   NA 8.287246e-06 -6.797960e-05   NA   NA 
# 2014-12-31 -5.760617e-04 -0.0006588939 7.301178e-05 -2.257898e-04 -3.812713e-04 -2.269089e-04 -2.597874e-04 

x[-3] * y # does not return values corresponding to the third date index 
#     AAPL   DISCA   IBM   JNJ   KO   NKE   TXN 
# 2014-12-23 -9.140321e-05 0.0003549359 1.273429e-04 -6.006781e-04 3.744152e-04 1.074111e-05 -1.880165e-05 
# 2014-12-24 -1.253736e-04 -0.0001442384 -6.884995e-05 7.883771e-05 -1.854880e-05 8.840947e-05 3.875721e-05 
# 2014-12-29 -1.981707e-05   NA   NA 7.244804e-05 -6.577958e-05   NA   NA 
# 2014-12-30 -3.572808e-04   NA   NA 8.287246e-06 -6.797960e-05   NA   NA 
# 2014-12-31 -5.760617e-04 -0.0006588939 7.301178e-05 -2.257898e-04 -3.812713e-04 -2.269089e-04 -2.597874e-04 

x[,-3] * y # does not return values corresponding to the 3rd symbol column 
#     AAPL   DISCA   JNJ   KO   NKE   TXN 
# 2014-12-23 -9.140321e-05 3.549359e-04 -6.006781e-04 3.744152e-04 1.074111e-05 -1.880165e-05 
# 2014-12-24 -1.253736e-04 -1.442384e-04 7.883771e-05 -1.854880e-05 8.840947e-05 3.875721e-05 
# 2014-12-26 4.797723e-04 -1.569965e-05 1.227638e-04 1.275205e-05 1.531169e-04 -5.745789e-05 
# 2014-12-29 -1.981707e-05   NA 7.244804e-05 -6.577958e-05   NA   NA 
# 2014-12-30 -3.572808e-04   NA 8.287246e-06 -6.797960e-05   NA   NA 
# 2014-12-31 -5.760617e-04 -6.588939e-04 -2.257898e-04 -3.812713e-04 -2.269089e-04 -2.597874e-04

Подумайте, что произойдет, если вы должны были расширить диапазон дат:

# expanding time dimension 
expanded_time = seq.Date(as.Date('2012-01-04'), 
         as.Date('2014-12-22'), 
         by = 'day') 

value = rep_len(1, length(expanded_time)) 
old_returns = xts(cbind(AAPL = value, 
         DISCA = value, 
         IBM = value, 
         JNJ = value, 
         KO = value, 
         NKE = value, 
         TXN = value), 
        expanded_time) 

returns_expanded_time = xts(rbind(old_returns, returns), c(expanded_time, time)) 
returns_expanded_time * decFac 
# returns only values where the date index of each object matches: 
#     AAPL   DISCA   IBM   JNJ   KO   NKE   TXN 
# 2014-12-23 -9.140321e-05 3.549359e-04 1.273429e-04 -6.006781e-04 3.744152e-04 1.074111e-05 -1.880165e-05 
# 2014-12-24 -1.253736e-04 -1.442384e-04 -6.884995e-05 7.883771e-05 -1.854880e-05 8.840947e-05 3.875721e-05 
# 2014-12-26 4.797723e-04 -1.569965e-05 8.784789e-05 1.227638e-04 1.275205e-05 1.531169e-04 -5.745789e-05 
# 2014-12-29 -1.981707e-05   NA   NA 7.244804e-05 -6.577958e-05   NA   NA 
# 2014-12-30 -3.572808e-04   NA   NA 8.287246e-06 -6.797960e-05   NA   NA 
# 2014-12-31 -5.760617e-04 -6.588939e-04 7.301178e-05 -2.257898e-04 -3.812713e-04 -2.269089e-04 -2.597874e-04

что произойдет, если бы вы добавить дополнительные столбцы:

new_column1 = rep_len(1, length(c(expanded_time, time))) 
new_column2 = new_column1 

returns_expanded_cols = xts( 
    cbind(rbind(old_returns, returns), 
     nc1 = new_column1, 
     nc2 =new_column2), 
    c(expanded_time, time)) 

returns_expanded_cols * decFac 
# returns only values where the date index of each object matches, 
# including the two new columns, `nc1` and `nc2` 
#     AAPL   DISCA   IBM   JNJ   KO   NKE   TXN  nc1  nc2 
# 2014-12-23 -9.140321e-05 3.549359e-04 1.273429e-04 -6.006781e-04 3.744152e-04 1.074111e-05 -1.880165e-05 0.02576202 0.02576202 
# 2014-12-24 -1.253736e-04 -1.442384e-04 -6.884995e-05 7.883771e-05 -1.854880e-05 8.840947e-05 3.875721e-05 0.02655878 0.02655878 
# 2014-12-26 4.797723e-04 -1.569965e-05 8.784789e-05 1.227638e-04 1.275205e-05 1.531169e-04 -5.745789e-05 0.02738019 0.02738019 
# 2014-12-29 -1.981707e-05   NA   NA 7.244804e-05 -6.577958e-05   NA   NA 0.02822700 0.02822700 
# 2014-12-30 -3.572808e-04   NA   NA 8.287246e-06 -6.797960e-05   NA   NA 0.02910000 0.02910000 
# 2014-12-31 -5.760617e-04 -6.588939e-04 7.301178e-05 -2.257898e-04 -3.812713e-04 -2.269089e-04 -2.597874e-04 0.03000000 0.03000000

источник

2016-09-23 02:57:30

я не уверен, как реализовать ваше предложение , У меня есть годы данных и тысячи символов (я обновляю свой вопрос, чтобы указать на это. , . Я отметил, что время было 2 года с «сериями зоопарков с 2012-01-04 по 2014-12-31» – John

Мое предложение просто умножить 'возвращает'' decFrac'. Результатом будет произведение двух объектов для каждого случая, в котором есть значение в 'returns' и' decFrac', которые имеют соответствующий индекс даты. Эта концепция будет по-прежнему применяться с диапазонами дат и столбцов, отличными от хвоста вашего набора данных. Я добавлю к моему ответу, чтобы проиллюстрировать, каким будет продукт при подмножестве или расширении диапазона любого объекта. –

ответ

Смежные вопросы