Resultados de la búsqueda a petición "xts"

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na.locf pero no sigas NAs al final

Tengo las siguientes series de tiempo > y<- xts(1:10, Sys.Date()+1:10) > y[c(1,2,5,9,10)] <- NA > y [,1] 2011-09-04 NA 2011-09-05 NA 2011-09-06 3 2011-09-07 4 2011-09-08 NA 2011-09-09 6 2011-09-10 7 2011-09-11 8 2011-09-12 NA 2011-09-13 NA Un ...

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Dividiendo cada fila de un objeto de serie temporal xts o zoo por una fila fija

Estoy tratando de dividir un objeto xts que contiene una serie de series de tiempo (columnas; con una columna de fecha común (índice). Quiero dividir cada columna por su valor en una fecha específica (por ejemplo, '2010-09-30' ). Esto es para ...

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Pronóstico de datos de series de tiempo

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Creación de series de tiempo regulares de 15 minutos a partir de series de tiempo irregulares

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R xts: generar series de tiempo de 1 minuto a partir de segundos eventos

Tengo una secuencia xts de eventos de comercio de acciones que quiero procesar para generar series de tiempo OHLC de 1 minuto. Por ejemplo, este conjunto de oficios: Timestamp Price Size 9:30:00.123 12.32 200 9:30.00.532 12.21 100 ...

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xts tick data rolling subconjunto

He creado un objeto xts a partir de datos históricos de ticks, provenientes de una base de datos SQL. Me gustaría crear subconjuntos de datos de ticks, por ejemplo: Mostrar ticks diarios entre las 10 a.m. y las 2:30 p.m. Esto me permitiría ...

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División de series de tiempo irregulares en promedios mensuales regulares - R

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¿Por qué no se aplica. Hora en R con xts / zoo?

Quiero agregar los datos por media hora. Diario es muy fácil:

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ggplot2: resaltar el área del gráfico

Estoy trabajando con algunos datos de series de tiempo y me gustaría resaltar el área del gráfico cada vez que se cumplan ciertas condiciones. Por ejemplo:

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¿Cómo puedo convertir un marco de datos con una columna de factor en un objeto xts?

Tengo un archivo csv y cuando uso este comando SOLK<-read.table('Book1.csv',header=TRUE,sep=';') Obtengo esta salida > SOLK Time Close Volume 1 10:27:03,6 0,99 1000 2 10:32:58,4 0,98 100 3 10:34:16,9 0,98 600 4 10:35:46,0 0,97 500 5 10:35:50,6 ...