Question

我正在为我的数据科学课程开发一个项目。我对这个项目的质疑是“美国人的财务满意度是否依赖于前一年S＆amp; P500的年回报？”这是一项观察性研究。我已经分解了其他数据集中的信息，因此我现在有56,000个案例，其中包含年份和财务满意度的变量。从1971年到2013年，我还以百分比的形式获得了S＆amp; P500的年度回报。

我现在必须采用1971年的年度回报并将其应用于1972年的所有变量，在数据集的新列中称为（spReturns）。因此，回报将始终为年1。我是R的新手，不知道怎么做，所以我希望能得到一些帮助。如果您需要复制它，我的代码如下。

install.packages("lubridate")
install.packages("zoo")
install.packages("xts")
install.packages("Quandl")

require(Quandl)
require(lubridate)
require(zoo)
require(xts)

myData <- load(url("http://bit.ly/dasi_gss_data"))
myData <- myData

year <- gss$year
finSat <- gss$satfin

relativeTable <- data.frame(year, finSat)
relativeTable <- subset(relativeTable, year > "1988")


spReturns <- Quandl("SANDP/ANNRETS", trim_start="1970-01-11", 
                    trim_end="2012-12-31", authcode="nwy3a_Gmd7TSS9fVirxT", 
                    collapse="annual")

percentChange <- spReturns$"Total Return Change"

spReturns$"Year Ending" <- format((spReturns$"Year Ending"), "%Y")
spReturns$"Year Ending" <- as.numeric(spReturns$"Year Ending")
spReturns$"Year Ending" <- spReturns[,1] + 1 #the following year

Answer 1

在每年添加+1以使它们与正确的变量数字匹配后，我添加了下面的代码。 R中的merge（）函数使用给定的两个参数创建一个新数据集，并组织它们＆＃34; by.x＆＃34;和＆＃34; by.y＆＃34;。正如您在这种情况下所看到的，x =年，y =年结束。然后，第二行代码再创建一个数据集，仅使用对我来说很重要的变量列。

combined <- merge(relativeTable, spReturns, by.x = "year", by.y = "Year Ending")
finalResults <- data.frame(combined$year, combined$finSat, combined$percentChange)

R - 如何在56,000个案例中追加22个变量？

1 个答案: