Question

我输入以下数据文件：三对日期价格数据（加上列索引麻木）。问题是每个价格都有不同的国家法定假日，因此英国和美国的价格最终不对齐。有没有一种很好的方法将日期推送到xts / zoo格式并填入价格不存在的console.log("foo is " + fooAge + " years old");（mkt已关闭）？

NA

等

ColNumb  Date1      UK2Y       Date2         US2Y       Date3       GBPUSD
1     09/07/2012   0.9330    09/07/2012    0.5210    09/07/2012    1.552554
2    10/07/2012    0.9401    10/07/2012    0.5235    10/07/2012    1.551831
3    11/07/2012    0.9122    11/07/2012    0.5003    11/07/2012    1.550388
4    12/07/2012    0.8732    12/07/2012    0.4805    12/07/2012    1.542972

我尝试过使用UK2y <- as.xts(data[1:1033,1:2]) US2y <- as.xts(data[,3:4]) GBPUSD <- data[,5:6]，但这导致了无效的动物园对象。我最终在＆＃39; A＆＃39;中找到了正确的格式化日期。作为没有{A <- strptime(UK2y$Date1, format = "%d/%m/%Y")}动物园的POSIX类（＆＃34;结构错误＆＃34;）：

cbind

您在上面看到的另一个问题是每个配对列的长度不同。某种＆＃34;日期匹配＆＃34;函数会减轻，或者在zoo / xts中存在soln？

Answer 1

以下是使用colspan的解决方案：

merge

修改

您可以创建一个空数据框，其中包含按所需顺序生成的正确日期，然后合并：

# subset your data UK2Y = data[,c("Date1", "UK2Y")] US2Y = data[,c("Date2", "US2Y")] GBPUSD = data[,c("Date3", "GBPUSD")] # rename them to have the same Date column names(UK2Y)[names(UK2Y) == "Date1"] <- "Date" names(US2Y)[names(US2Y) == "Date2"] <- "Date" names(GBPUSD)[names(GBPUSD) == "Date3"] <- "Date" # Test: remove one data US2Y = US2Y[-4,] # market closed in US this day # Merge the data frames group = merge(UK2Y, US2Y, by = "Date", all = T) # "all = T" will show missing data as NA group = merge(group, GBPUSD, by = "Date", all = T) print(group) Date UK2Y US2Y GBPUSD 1 2012-07-09 0.9330 0.5210 1.552554 2 2012-07-10 0.9401 0.5235 1.551831 3 2012-07-11 0.9122 0.5003 1.550388 4 2012-07-12 0.8732 NA 1.542972

混合日期数据文件

1 个答案: