读取c中的csv文件和处理时间序列

Question

我正在尝试读取包含数据集（时间序列）的不同csv文件，然后处理它以按日期合并所有收盘价。

我实现了我的目标，但由于我不是R的专家，我想知道是否有更好的方法来做到这一点。

我们应该考虑到：

1. 每个文件包含超过100万行。
2. 文件行数不同（file1 = 1.000.000，file2 = 1.200.00）
3. “日期”和“时间”是不同的列，然后我需要合并它们以在单个列中获得“日期时间”。

这是我的代码：

1.Read文件我正在为每个文件执行

eur = read.csv(file = "myFile1.csv", 
               header = FALSE, 
               sep = ",", 
               dec = ".")

names(eur)=c("date","time","high", "low", "open", "close", "vol")

2。合并“日期”和“时间”列以获取“日期时间”列

timestamp <- strptime(paste(eur$date, eur$time), format="%Y.%m.%d %H:%M")
timestamp = data.frame(timestamp)
eurNuevo <- cbind(timestamp,eur$close)
names(eurNuevo)=c("datetime","close")

此时，由于每个文件包含不同的行数，因此无法执行cbind，因为它显示错误。所以我认为我可以将每个向量转换为时间序列对象，然后将其合并并删除na行。

第3。转换为TS，然后将其合并

eurts = ts(eurNuevo)                # time series 
pairs = ts.union(eurts,another_ts)  # Union by date 
pairs = na.omit(pairs)              # Delete NA

我认为它应该有另一种方法来做得更好更快。如果有人能帮助我，我将不胜感激。