Question

我的目标是从数据框中进行startdate观察，将其与日历进行比较，如果日期不是营业日期（假日或周末），请将其推回，直到它变为有效工作日。我将对enddate做同样的事情，但要推进它。

例如，这就是我的数据：

  tickers  startDate    endDate
1   GOOGL 2016-01-31 2016-02-02
2   GOOGL 2015-10-21 2015-10-23
3   GOOGL 2015-07-15 2015-07-17
4   GOOGL 2015-04-22 2015-04-24
5   GOOGL 2015-01-28 2015-01-30
6   GOOGL 2014-10-15 2014-10-17

我的日历信息：

        Date   Weekday Business         Event
1 2001-01-01    Monday    FALSE New Years Day
2 2001-01-02   Tuesday     TRUE          <NA>
3 2001-01-03 Wednesday     TRUE          <NA>
4 2001-01-04  Thursday     TRUE          <NA>
5 2001-01-05    Friday     TRUE          <NA>
6 2001-01-06  Saturday    FALSE          <NA>

所以我通过以下方式实现这一点，使用dplyr：

for(i in 1:10){
stocks1 <- stocks1 %>%
  mutate(startDate = as.Date(ifelse(startDate %in% dates[dates$Business==F,]$Date, startDate - 1, startDate))) %>%
  mutate(endDate = as.Date(ifelse(endDate %in% dates[dates$Business==F,]$Date, endDate + 1, endDate)))
}

我想必须有更优雅的方式来做到这一点......任何想法？理想情况下使用dplyr，因为我正在尝试掌握此包：）

谢谢！

Answer 1

chron包有一些名为is.weekend和is.holiday的令人愉快的功能，在这里非常有帮助。至于优化，这实际上似乎是罕见的情况，其中while循环实际上似乎在R中是值得的。除非你想以编程方式进行，否则你仍然需要两个。

一个警告：is.holiday需要一个假期列表（默认情况下它使用1992年的六个美国假期）。我们可以使用第二个data.frame中的日期Business == FALSE，其中可能包括周末，但没关系。实际上，如果您的周末数据已经很好，通过这种方法，您可以完全跳过is.weekend。在这种情况下，两者的日期不对齐，因此它并不十分有用。无论如何，该方法将适用于正确的数据。总之，df1和df2分别是您的第一个和第二个data.frames：

library(chron)
# make a vector of holidays in chron's dates form for is.holiday
holidays <- chron(dates. = as.character(df2$Date), format = 'y-m-d')
while(sum(is.weekend(df1$startDate) | is.holiday(df1$startDate, holidays)) > 0){
  indices <- is.weekend(df1$startDate) | is.holiday(df1$startDate, holidays)
  df1$startDate[indices] <- df1$startDate[indices] - 1
}
while(sum(is.weekend(df1$endDate) | is.holiday(df1$endDate, holidays)) > 0){
  indices <- is.weekend(df1$endDate) | is.holiday(df1$endDate, holidays)
  df1$endDate[indices] <- df1$endDate[indices] + 1
}

或者，您可以使用或不使用chron构建自己的函数。无论如何，base有一个weekday函数可以完成一半的工作。包含在函数中，您可以轻松地在dplyr的{{1}} / mutate内部放置一个函数，这样它就可以整齐地放入您的链中。

数据：

transmute

优化营业日检查（R）

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