Question

我正在尝试导入csv的文件，并最终将它们转换为R中的XTS对象。

每个csv的格式为：

\ud83d\ude00
&#xd83d;&#xde00;
&#x1f600;

这里的问题是日期，但是在lubridate中的一个函数很容易转换它。对于个人csv，我的流程如下：

Date       Open    High    Low     Close    Volume
18-Jun-99   2.35    2.35    2.35    2.35    34000
21-Jun-99   2.35    2.35    2.35    2.35    57317
22-Jun-99   2.35    2.35    2.35    2.35    7000

但是我需要为数百个文件执行此操作，因此我希望能够遍历它们。我现在卡在这一点上：

require(xts)
CAR.csv <- read.csv("CAR.csv", header = TRUE)
require(lubridate)
CAR.csv$Date <- dmy(CAR.csv$Date)
CAR.csv <- read.zoo(CAR.csv)
CAR.csv <- as.xts(CAR.csv)

我真的不知道如何将dmy函数仅应用于循环中的日期列，我希望得到任何可以指向正确方向的帮助。

以前版本的csv文件循环具有正确的日期格式：

setwd("C:/Users/Administrator/Desktop/data")
library(xts)
temp = list.files(pattern="*.csv")
for (i in 1:length(temp)) assign(temp[i], read.csv(temp[i], header = TRUE))

就完全可重复的例子而言，如果需要，这里有一个sample folder的csv，但我怀疑这对大多数有能力的R用户来说是直截了当的。

我当然会喜欢一些建议。

非常感谢

Answer 1

只需将for循环更改为使用单个文件即可：

for (i in 1:length(temp)){
  assign("new.tmp", read.csv(temp[i], header = TRUE))
  new.tmp$Date <- dmy(new.tmp$Date)
  new.tmp <- read.zoo(new.tmp)
  assign(temp[i],as.xts(new.tmp))
}

这可能花费一点时间，因为您在每次循环迭代中再次复制整个对象，但我认为这是最简单的解决方案。

Answer 2

setwd("C:/Users/Administrator/Desktop/data")
library(xts)
library(lubridate)

load_file <- function(file_name) {
  csv_file <- read.csv(file_name, header = TRUE)
  csv_file$Date.Time <- dmy(csv_file$Date.Time)
  csv_file <- read.zoo(csv_file)
  csv_file <- as.xts(csv_file)

  csv_file
}

list_of_files = list.files(pattern="*.csv")

data <- lapply(X = list_of_files, FUN = load_file)

代码通过定义一个函数来工作，该函数在给定工作目录中的文件名时，读取它然后执行该文件所需的转换。请注意，在示例数据中，日期列名为Date.Time，因此我更改了代码以反映此情况。

我没有使用循环，而是使用基本的apply(...)函数将函数应用于文件名列表中的每个文件名。此操作的输出是包含您所追求的转换数据的列表。要访问每个数据对象，请使用data[[1]]等。

Answer 3

通常，我更喜欢在循环之前初始化列表，读取并处理这些文件，然后将它们存储回列表中。

这种方法的主要优点是：

保持环境清洁
能够使用lapply对所有已加载的文件执行相同的处理
只需通过文件名或索引

代码示例：

paths.allFiles = list.files(pattern="*.csv") # Equivalent to "temp"
processedCSVs = list()

for(path.oneFile in paths.allFiles){ # hint: you can access the file names directly without indexing
  csv =  as.xts(read.zoo(path.oneFile, header = TRUE, sep = ",", FUN = toDate))
  processedCSVs[path.oneFile] = csv
}

lapply(processedCSVs, nrow) # Returns all the nrows of all files
nrow(processedCSVs[[1]]) # Returns the nrows of the indexed file only

R：循环遍历csv文件列表以更改日期格式并创建XTS对象

3 个答案: