Question

我有一个数据框z，每天有800万个观测值。对于每个公司（使用seriesid进行度量），我都希望获得月中的最后一个值（如果有），以及总回报率和收盘价的（月内）之前的值。

我尝试使用date company totalreturn close seriesid 1: 2018-01-30 x 910.2214 133.375 55860 2: 2018-02-06 x 905.9561 132.750 55860 3: 2018-02-13 x 900.8377 132.000 55860 4: 2018-02-20 x 900.8377 132.000 55860 5: 2018-02-27 x 911.0745 133.500 55860 6: 2017-03-06 y 921.3112 135.000 55940 7: 2017-03-13 y 917.8990 134.500 55940，但是这仅返回NA。其他尝试套用的操作仅返回了我一个日期值（因此未与序列号结合使用）

 date      company totalreturn   close seriesid 
 1: 2018-01-30 x   910.2214 133.375    55860        
 5: 2018-02-27 x   911.0745 133.500    55860         
 7: 2017-03-13 y   917.8990 134.500    55940

理想情况下，数据集将显示为

text-align: center

每个公司每个月包含一项不属于NA的观察

Answer 1

使用dplyr和lubridate的一种解决方案可能是：

df %>%
 mutate(date = ymd(date)) %>%
 na.omit() %>%
 group_by(seriesid, year_month = paste(year(date), month(date), sep = "_")) %>%
 filter(date == max(date)) %>%
 ungroup() %>%
 select(-year_month)

  date       company totalreturn close seriesid
  <date>     <chr>         <dbl> <dbl>    <int>
1 2018-01-30 x              910.  133.    55860
2 2018-02-27 x              911.  134.    55860
3 2017-03-13 y              918.  134.    55940

或者只是dplyr一样：

df %>%
 mutate(date = as.Date(date, format = "%Y-%m-%d")) %>%
 na.omit() %>%
 group_by(seriesid, year_month = format(date, "%Y-%m")) %>%
 filter(date == max(date)) %>%
 ungroup() %>%
 select(-year_month)

在这里，首先删除NA行。其次，它按“ seriesid”和年份和月份的组合进行分组。最后，它保留每年和每月的最大日期和“系列”的行。

Answer 2

我们可以group_by seriesid和年份-月份，并选择totalreturn和close的最后一行非NA。

library(dplyr)

df %>%
  group_by(seriesid, month = format(date, "%Y%m")) %>%
  slice(which.max(cumsum(!is.na(totalreturn) & !is.na(close)))) %>%
  ungroup() %>%
  select(-month)


#       date    company totalreturn close seriesid
#      <date>   <fct>         <dbl> <dbl>    <int>
#1    2018-01-30 x              910.  133.    55860
#2    2018-02-27 x              911.  134.    55860
#3    2017-03-13 y              918.  134.    55940

这是假设您的date列为Date类型，否则您需要先将其更改为Date类。

或者使用基数R ave，我们可以做到

df1 <- df[complete.cases(df), ]

df1[unique(with(df1, ave(seq_along(date), seriesid, format(date, "%Y%m"), 
           FUN = function(x) tail(x, 1)))), ]

每个公司每月的最后观察（R）

2 个答案: