Question

我是R编程语言的新手，目前我在处理一些财务数据。这个问题描述起来有点复杂，所以我认为一步一步地开始这个问题会更好。

首先是我正在处理的主数据帧的一小部分（名为：log_return）：

        Date    AUS.Yield   BRA.Yield    CAN.Yield    CHI.Yield    GER.Yield JAP.Yield
1 2008-01-01           NA          NA           NA           NA           NA        NA
2 2008-01-02           NA          NA           NA           NA           NA        NA
3 2008-01-03 -0.033047602 -0.01239795  0.003828977 -0.017857617 -0.031966192        NA
4 2008-01-04 -0.003922215  0.00198792 -0.008443187  0.006734032 -0.006984895        NA
5 2008-01-05           NA          NA           NA           NA           NA        NA
6 2008-01-06           NA          NA           NA           NA           NA        NA

然后我想为每个具有特定名称的列创建一个时间序列，例如：

AUS <- xts(log_return$AUS.Yield, log_return$Date)
BRA <- xts(log_return$BRA.Yield, log_return$Date)....

等等。无论如何，我可以使用for循环或应用函数来创建它们而不是逐个输入？

我想也许我可以使用AUS，BRA等名称创建数据框列表，并使用for循环将时间序列分配给这些名称。不确定这是否是正确的方法。

很多人!!!!!

Answer 1

使用lapply创建data.frame（zoo对象）列表的快捷方法：

library(zoo)
df_list <- lapply(names(df)[-1], function(x){
  zoo(df[,c("Date", x)])
})

然后逐个访问您的data.frame：

> df_list[[1]]
  Date       AUS.Yield   
1 2008-01-01 <NA>        
2 2008-01-02 <NA>        
3 2008-01-03 -0.033047602
4 2008-01-04 -0.003922215
5 2008-01-05 <NA>        
6 2008-01-06 <NA>

数据：

df <- structure(list(Date = c("2008-01-01", "2008-01-02", "2008-01-03", 
"2008-01-04", "2008-01-05", "2008-01-06"), AUS.Yield = c(NA, 
NA, -0.033047602, -0.003922215, NA, NA), BRA.Yield = c(NA, NA, 
-0.01239795, 0.00198792, NA, NA), CAN.Yield = c(NA, NA, 0.003828977, 
-0.008443187, NA, NA), CHI.Yield = c(NA, NA, -0.017857617, 0.006734032, 
NA, NA), GER.Yield = c(NA, NA, -0.031966192, -0.006984895, NA, 
NA), JAP.Yield = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA)), .Names = c("Date", 
"AUS.Yield", "BRA.Yield", "CAN.Yield", "CHI.Yield", "GER.Yield", 
"JAP.Yield"), class = "data.frame", row.names = c("1", "2", "3", 
"4", "5", "6"))

Answer 2

这是传统循环的另一种方式：

xts

这将为data.frame中的每个列名创建一个xts对象 - 即AUS.Yield对象，名为BRA.Yield，UniDataSet等。

使用“应用族”功能创建多个新数据帧

2 个答案: