Question

我有很多“问题”，但我会尝试将它们尽可能地分开。首先，我将展示我的代码：

# Laster pakker
library(RODBC)
library(plyr)
library(lattice)
library(colorRamps)
library(Perfor)
# Picking up data 
query <- "select convert(varchar(10),fk_dim_date,103) fk_dim_date,fk_dim_portfolio, dtd_portfolio_return_pct, dtd_benchmark_return_pct, *  from nbim_dm..v_fact_performance 
where fk_dim_date > '20130103' and fk_dim_portfolio in ('6906', '1812964')
"

# Formatting SQLen 
query <- strwrap(query,width=nchar(query),simplify=TRUE)

# quering 
ch <- odbcDriverConnect("driver={SQL Server};server=XXXX;Database=XXXX;", rows_at_time = 1024)
result <- sqlQuery(ch, query, as.is=c(TRUE, TRUE, TRUE))
close(ch)

# Do some cleanup
`enter code here`resultt$v_d <- as.Date(as.POSIXct(t$v_d))

#split
y <- split(qt,qt$fk_dim_portfolio)

#making names 
new_names <- c("one","two")
for (i in 1:length(y){assign(new_names[i],y[[i]])})

到目前为止一切顺利：

我的SQL运行的表大约有178个差异。 port_ids，其中一些是无用的，另一些非常有用。但是我希望这段代码能够拉出所有fk_dim_ports（拉动：'6906'，'1812964仅用于示例目的）。拉动数据之后，我想将它分成n（现在是178套）并使它们成为xts对象，我遇到了一些麻烦：

qt <- xts(t[,-1],order.by=t[,1])

但如果我不使用以下方式分割数据，那么效果非常好：

 y <- split(qt,qt$fk_dim_portfolio)

假设这样可行，我的目的是为我之前创建的数据帧的每个表创建charts.PerformanceSummary（mydata）。

如果您有关于如何拆分，制作时间序列对象和循环图表生成的任何提示，我将非常感激。

我知道这篇文章可能不符合您的规则/习俗等，但感谢您的帮助。

Lars

xts对象和拆分

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