Здесь вы можете кое-что изменить с некоторыми изменениями: если я пропущу index (x) и index (y) в присваивании i, я получу вектор уникальных дат (если я просто использую индексы, он не будет работать, так как они не связаны между двумя объектами - я должен сравнить даты вместо). Я могу использовать это, чтобы заполнить первый столбец матрицы, как вы предлагаете. Однако я не уверен, что этап «Извлечение элементов данных» все еще работает: вместо этого я, возможно, должен сравнить столбец даты x и y с первым столбцом матрицы и назначить элементы, если есть совпадение в любом из них.
я есть два многомерных временных ряда x и y, которые охватывают приблизительно один и тот же диапазон во времени (один начинается за два года до другого, но заканчивается в одну и ту же дату). Обе серии имеют пропущенные наблюдения в виде пустых столбцов рядом со столбцом даты, а также в том смысле, что в одной из серий есть несколько дат, которых нет в другой, и наоборот.
Я хотел бы создать фрейм данных (или аналогичный) со столбцом, в котором перечислены все даты, найденные в x ИЛИ y, без повторяющихся дат. Для каждой даты (строки) я хотел бы горизонтально расположить наблюдения от x рядом с наблюдениями от y, с NA, заполняющими недостающие ячейки. Пример:
>x
"1987-01-01" 7.1 NA 3
"1987-01-02" 5.2 5 2
"1987-01-06" 2.3 NA 9
>y
"1987-01-01" 55.3 66 45
"1987-01-03" 77.3 87 34
# result I would like
"1987-01-01" 7.1 NA 3 55.3 66 45
"1987-01-02" 5.2 5 2 NA NA NA
"1987-01-03" NA NA NA 77.3 87 34
"1987-01-06" 2.3 NA 9 NA NA NA
То, что я пробовал: с пакетом zoo я попробовал метод merge.zoo, но, похоже, он просто складывает две серии рядом друг с другом, с датами (в виде чисел, например, «1987-01-02») как 6210) из каждой серии в двух отдельных столбцах.
Я часами сидел почти никуда, поэтому всякая помощь приветствуется.
РЕДАКТИРОВАТЬ: некоторые коды включены ниже в соответствии с предложением Soumendra
atcoa <- read.csv(file = "ATCOA_full_adj.csv", header = TRUE)
atcob <- read.csv(file = "ATCOB_full_adj.csv", header = TRUE)
atcoa$date <- as.Date(atcoa$date)
atcob$date <- as.Date(atcob$date)
# only number of observations and the observations themselves differ
>str(atcoa)
'data.frame': 6151 obs. of 8 variables:
$ date :Class 'Date' num [1:6151] 6210 6213 6215 6216 6217 ...
$ max : num 4.31 4.33 4.38 4.18 4.13 4.05 4.08 4.05 4.08 4.1 ...
$ min : num 4.28 4.31 4.28 4.13 4.05 3.95 3.97 3.95 4 4.02 ...
$ close : num 4.31 4.33 4.31 4.15 4.1 3.97 4 3.97 4.08 4.02 ...
$ avg : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
$ tot.vol : int 877733 89724 889437 1927113 3050611 846525 1782774 1497998 2504466 5636999 ...
$ turnover : num 3762300 388900 3835900 8015900 12468100 ...
$ transactions: int 12 9 24 17 31 26 34 35 37 33 ...
>atcoa[1:1, ]
date a.max a.min a.close a.avg a.tot.vol a.turnover a.transactions
1 1987-01-02 4.31 4.28 4.31 NA 877733 3762300 12
# using timeSeries package
ts.atcoa <- timeSeries::as.timeSeries(atcoa, format = "%Y-%m-%d")
ts.atcob <- timeSeries::as.timeSeries(atcob, format = "%Y-%m-%d")
>str(ts.atcoa)
Time Series:
Name: object
Data Matrix:
Dimension: 6151 7
Column Names: a.max a.min a.close a.avg a.tot.vol a.turnover a.transactions
Row Names: 1970-01-01 01:43:30 ... 1970-01-01 04:12:35
Positions:
Start: 1970-01-01 01:43:30
End: 1970-01-01 04:12:35
With:
Format: %Y-%m-%d %H:%M:%S
FinCenter: GMT
Units: a.max a.min a.close a.avg a.tot.vol a.turnover a.transactions
Title: Time Series Object
Documentation: Wed Aug 17 13:00:50 2011
>ts.atcoa[1:1, ]
GMT
a.max a.min a.close a.avg a.tot.vol a.turnover a.transactions
1970-01-01 01:43:30 4.31 4.28 4.31 NA 877733 3762300 12
# The following will create an object of class "data frame" and mode "list", which contains observations for the days mutual for the two series
>ts.atco <- timeSeries::merge(atcoa, atcob) # produces same result as base::merge, apparently
>ts.atco[1:1, ]
date a.max a.min a.close a.avg a.tot.vol a.turnover a.transactions b.max b.min b.close b.avg b.tot.vol b.turnover b.transactions
1 1989-08-25 7.92 7.77 7.79 NA 269172 2119400 19 7.69 7.56 7.64 NA 81176693 593858000 12
РЕДАКТИРОВАТЬ: проблема решена с помощью пакета зоопарка
atcoa <- read.zoo(read.csv(file = "ATCOA_full_adj.csv", header = TRUE))
atcob <- read.zoo(read.csv(file = "ATCOB_full_adj.csv", header = TRUE))
names(atcoa) <- c("a.max", "a.min", "a.close",
"a.avg", "a.tot.vol", "a.turnover", "a.transactions")
names(atcob) <- c("b.max", "b.min", "b.close",
"b.avg", "b.tot.vol", "b.turnover", "b.transactions")
atco <- merge.zoo(atcoa, atcob)
Спасибо за вашу помощь.