2015-07-06 1 views
0

Я пытаюсь сделать анализ цен BTC здесь, в Бразилии, и сравнить его с другими 4-х странах ..Даты как целые числа? Как конвертировать из целого числа в дату еще раз?

Так я нашел quandl и загрузить свои данные .csv для обеих стран.

Каждый .csv имеет 6 столбцов:

  1. Дата
  2. 24h.Average
  3. Задать
  4. Bid
  5. Последняя
  6. Total.Volume

Ну, я пытаюсь сделать новую таблицу с:

  1. BTCBRL$Date
  2. BTCBRL$Last
  3. BTCUSD$Last
  4. BTCCNY$Last
  5. BTCEUR$Last

Так что я писал:

lastPrices <- cbind(BTCBRL$Date, BTCBRL$Last, BTCUSD$Last, BTCCNY$Last, BTCEUR$Last) 

Но тогда моя дата, когда был 2015-07-05, просто стал 656 ..

Что является эффективным для борьбы с ним? Предпочтительно переписывать его в той же таблице.

+0

Рекомендации по пакетам считаются не по теме. Если у вас есть конкретный вопрос программирования, лучше спросите об этом, а не попросите пакеты. – MrFlick

+0

Важным моментом является то, что 'cbind' создает R-матрицу, которая затем уничтожает атрибуты для дат и факторов. Функция 'cbind.data.frame' не будет настолько разрушительной, и, кроме того, вы не сможете получить доступ к столбцу матрицы с' $ '. –

ответ

1

Используйте data.frame(), а не cbind(), если вы хотите сохранить смешанные типы (т.е. иметь как даты, так и числовые значения). Последний возвращает матрицу, и матрица может содержать только один атомный тип данных, чтобы он преобразовывал все в числовое.

+0

или 'cbind.data.frame' – rawr

+0

Несомненно @rawr, это сработает. Но поскольку мы создаем новый объект данных, а не добавляем его в новый, 'data.frame' имеет для меня более логичный смысл. – MrFlick

+0

спасибо! это сработало! Если мои данные содержат только числа, почему я должен использовать matrix() вместо data.frame()? –