将每日气象周转换为标准气象周(R
我在使用xts、zoo或lubridate包将每日数据转换为每周数据时遇到了许多问题。没有一个答案适合我的问题。我已经尝试了以下代码 library(zoo) library(lubridate) library(xts) library(tidyverse) #Calculation for multistation set.seed(123) df
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xts相关内容
R xts 和 data.table
我可以像处理 data.frame 一样将 data.table 转换为 xts 对象: >df = data.frame(x = c("a", "b", "c", "d"), v = rnorm(4))>dt = data.table(x = c("a", "b", "c", "d"), v = rnorm(4))>xts(df, as.POSIXlt(c("2011-01-01 15:30:
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R中的另一个变量的滚动总和
我想通过 ID 获得滚动的 7 天总和.假设我的数据如下所示: 数据 如何添加一个包含按 ID 计算的 7 天滚动总和的新列? 解决方案 如果你的数据很大，你可能想看看这个使用 data.table 的解决方案.它非常快.如果您需要更快的速度，您可以随时将 mapply 更改为 mcmapply 并使用多个内核. #加载data.table并转换为data.table对象需要(数据表
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使用传单和 xts 在 R 中制作动画地图
我想在 R 中构建一个带有时间光标的动画地图. 我有想要在地图上表示的时间序列 (xts). 库(xts)图书馆(传单)日期
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从局部最小值/最大值计算累积增长/下降
我正在学习 R(及其通过 quantmod lib 在交易任务中的应用)，并定期浏览社区以从这里获得很多新知识和技巧.我对 R 的总体印象，尤其是对 quantmod lib 的印象——太棒了. 此时我需要经验丰富的 R 用户的帮助.我正在使用通过 getSymbols 下载的时间序列，我需要分别从局部最小值/最大值计算累积增长/下降. 我可以使用 FOR 循环来解决我的任务，也可以在
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R中的xts回归
是否有使用以下类型的 xts 对象运行回归的实用程序: lm(y ~ lab(x, 1) + lag(x, 2) + lag(x,3), data=as.data.frame(coredata(my_xts))) 其中 my_xts 是一个 xts 对象，其中包含一个 x 和一个 y.问题的关键是有没有办法避免做一堆滞后和合并以使 data.frame 具有所有滞后?我认为包 dyn 适用于
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xts 子集在几个月内给出了不正确的结果
我正在为 Mac OS X 使用 R 3.2.1，并且似乎在 xts 子集设置中遇到了不正确的行为.简而言之，对月度数据进行子集化得出的结果比应有的结果滞后 1 个月.这是一个简单的例子，类似于我正在做的古温度分析: 首先我会为这个例子做一些测试数据: xts.test
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为什么这个xts频率总是1?
我正在创建一个每周(7 天)频率的 xts 对象以用于预测.但是，即使在 xts 调用中使用 frequency=7 参数，生成的 xts 对象的频率也是 1. 这是一个随机数据的例子: >值 天 x
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na.locf 但不做尾随 NA
我有以下时间序列 >y 直接 na.locf 给我这个: >na.locf(y)[,1]2011-09-04 不适用2011-09-05 不适用2011-09-06 32011-09-07 42011-09-08 42011-09-09 62011-09-10 72011-09-11 82011-09-12 82011-09-13 8 我如何做到这一点? [,1]2011-09-04
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R : 刻度数据缺失时刻度数据加值
我正在处理刻度数据，并希望将我的 xts 不规则间隔系列聚合成一个 1 秒的同质系列.因此，我使用 xts 包函数 to.period : price_1m 这是我得到的: 2010-02-02 08:00:03 27872010-02-02 08:00:04 27862010-02-02 08:00:05 27872010-02-02 08:00:06 27872010-02-02 08
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为什么使用 xts/zoo 在 R 中没有 apply.hourly?
我想按小时平均汇总数据.日常很简单: apply.daily(X2,mean) 为什么没有每小时的功能?我试过了 hr.means
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将 data.frame 转换为 xts order.by 需要适当的基于时间的对象
我有以下数据框: >头(表，10)日期 开盘 高 低 收盘 成交量 Adj.Close1 2014-04-11 32.64 33.48 32.15 32.87 28040700 32.872 2014-04-10 34.88 34.98 33.09 33.40 33970700 33.403 2014-04-09 34.19 35.00 33.95 34.87 21597500 34.874 2
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将 200 万行日期字符串加速转换为 POSIX.ct
我有一个包含大约 200 万行日期字符串的 csv，格式如下: 2012/11/13 21:10:00 让我们称之为 csv$Date.and.Time 我想尽快将这些日期(及其随附数据)转换为 xts 我已经编写了一个脚本，可以很好地执行转换(见下文)，但它非常慢，我想尽可能加快速度. 这是我目前的方法.有没有人对如何加快速度有任何建议? dt
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不规则时间序列上的滚动窗口
我有一个使用 xts 的不规则时间序列的事件(帖子)，我想计算在滚动的每周窗口(或每两周一次，或 3 天等)内发生的事件数.数据如下所示: postid2010-08-04 22:28:07 8672010-08-04 23:31:12 8912010-08-04 23:58:05 9012010-08-05 08:35:50 9912010-08-05 13:28:02 10852010-0
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仅将时间序列中的 NA 填充到有限的数量
有没有一种方法可以在 zoo 或 xts 对象中填充 NAs，但 NA 向前.换句话说，就像填充 NAs 最多 3 个连续的 NAs，然后从第 4 个值开始保持 NAs 直到一个有效数字. 类似的东西. 图书馆(动物园)x 所需的输出，将是变量 n = 3 的东西 2014-09-20 2014-09-21 2014-09-22 2014-09-23 2014-09-24 2014-
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将数据框转换为 xts
我正在尝试使用 as.xts() 方法将数据框转换为 xts 对象.这是我的输入数据框 q: qtx1 2006-01-01 00:00:00 12 2006-01-01 01:00:00 23 2006-01-01 02:00:00 3字符串(q)'data.frame':10 obs.2个变量:$ t:POSIXct，格式:“2006-01-01 00:00:00"“2006-01-01 0
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R向量/数据帧中的基本滞后
很可能会暴露我是 R 新手，但在 SPSS 中，运行滞后非常容易.显然这是用户错误，但我错过了什么? x 结果: x y[1,] 4 4[2,] 6 6[3,] 3 3[4,] 4 4[5,] 3 3[6,] 5 5[7,] 8 8[8,] 9 9[9,] 3 3[10,] 7 7 我想我会看到: x y[1,] 4[2,] 6 4[3,] 3 6[4,] 4 3[5,] 3 4[
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从环境中获取 xts 对象
我在环境中存储了 xts 对象.我可以在这些对象存储在环境中时对其进行子集化，即“就地"对它们进行操作吗?我可以通过引用它们的 colname 来提取这些对象吗? 下面是我所了解的示例. # 存储数据的环境数据
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合并大量 xts 对象
我有一个 xts 对象的列表，它们是互斥的日子.我想将列表merge 成一个大的xts 对象.我这样做的尝试是“ merged_reg_1_min_prices 但是这似乎内存不足.reg_1_min_prices 是 6,000 天的 1 分钟回报在相互排斥的日子里，所以它不是很大.有谁知道如何解决这个问题? 要明确:reg_1_min_prices 包含互斥的日期，每天有 1 分钟
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如何将 XTS 更改为 data.frame 并保留索引?
我在 R 中有以下格式的 XTS 时间序列，我正在尝试在导出为 CSV 以在另一个程序中工作之前进行一些处理、子集化和重新排列. head(master_1)S_12010-03-03 00:00:00 2.85202010-03-03 00:30:00 2.69452010-03-03 01:00:00 2.56852010-03-03 01:30:00 2.38002010-03-03 02
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