Свести список к R-фрейму данных - PullRequest
Новая
       0

Свести список к R-фрейму данных

0 голосов
/ 30 мая 2018

У меня есть вложенный список, который я хочу преобразовать в фрейм данных с использованием R, аналогично этому вопросу Сглаживание фрейма данных

Вот структура моего списка 

> str(rf_curves$GBP)
List of 27
 $ NA                  :'data.frame':   0 obs. of  2 variables:
  ..$ date   :Class 'Date'  int(0) 
  ..$ px_last: num(0) 
 $ BP0012M       Index :'data.frame':   5 obs. of  2 variables:
  ..$ date   : Date[1:5], format: "2018-05-21" "2018-05-22" ...
  ..$ px_last: num [1:5] 0.929 0.931 0.918 0.918 0.901
 $ BP0003M       Index :'data.frame':   5 obs. of  2 variables:
  ..$ date   : Date[1:5], format: "2018-05-21" "2018-05-22" ...
  ..$ px_last: num [1:5] 0.623 0.623 0.619 0.614 0.611
 $ BP0006M       Index :'data.frame':   5 obs. of  2 variables:
  ..$ date   : Date[1:5], format: "2018-05-21" "2018-05-22" ...
  ..$ px_last: num [1:5] 0.746 0.743 0.734 0.733 0.723
 $ NA                  :'data.frame':   0 obs. of  2 variables:
  ..$ date   :Class 'Date'  int(0) 
  ..$ px_last: num(0)

Я хотел бы иметь фрейм данных с

  • date в строках
  • тикер в столбцах (BP0012M иBP0003M является примером тикеров )
  • ячеек, заполненных px_last.

Таким образом, выборка кадра данных будет: 

date           NA   BP0012M BP0003M BOP0006M
2018-05-21          0.929   0.623   0.746
2018-05-22          0.931   0.623   0.743
2018-05-23          0.918   0.619   0.743
2018-05-24          0.918   0.614   0.733
2018-05-25          0.901   0.611   0.723

Конечная цель - получить удобный способ получить безрисковую кривую с заданной датой начала.Например, BP0012M - это 12-месячный либор GBP.В настоящее время я загружаю данные из Bloomberg, используя библиотеку (Rblpapi).Если я могу получить те же данные от другого поставщика, например, Quandl, это нормально.Если я смогу достичь этой цели, не сводя список к информационному фрейму, я тоже буду в порядке с этим решением.

Редактировать: запрошенный вывод вставляется ниже 

> dput(rf_curves$GBP)
structure(list(`NA` = structure(list(date = structure(integer(0), class = "Date"), 
    px_last = numeric(0)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = integer(0)), `BP0012M       Index` = structure(list(
    date = structure(17672:17676, class = "Date"), px_last = c(0.92894, 
    0.93081, 0.91831, 0.9182, 0.90056)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = c(NA, 5L)), `BP0003M       Index` = structure(list(
    date = structure(17672:17676, class = "Date"), px_last = c(0.62281, 
    0.6225, 0.619, 0.61406, 0.61067)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = c(NA, 5L)), `BP0006M       Index` = structure(list(
    date = structure(17672:17676, class = "Date"), px_last = c(0.7463, 
    0.74323, 0.73411, 0.73321, 0.72312)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = c(NA, 5L)), `NA` = structure(list(date = structure(integer(0), class = "Date"), 
    px_last = numeric(0)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = integer(0)), `NA` = structure(list(date = structure(integer(0), class = "Date"), 
    px_last = numeric(0)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = integer(0)), `NA` = structure(list(date = structure(integer(0), class = "Date"), 
    px_last = numeric(0)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = integer(0)), `NA` = structure(list(date = structure(integer(0), class = "Date"), 
    px_last = numeric(0)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = integer(0)), `NA` = structure(list(date = structure(integer(0), class = "Date"), 
    px_last = numeric(0)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = integer(0)), `BPSW30   CMPN Curncy` = structure(list(
    date = structure(c(17672L, 17673L, 17674L, 17675L, 17676L, 
    17680L, 17681L), class = "Date"), px_last = c(1.758, 1.768, 
    1.715, 1.696, 1.628, 1.531, 1.56725)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = c(NA, 7L)), `NA` = structure(list(date = structure(integer(0), class = "Date"), 
    px_last = numeric(0)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = integer(0)), `NA` = structure(list(date = structure(integer(0), class = "Date"), 
    px_last = numeric(0)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = integer(0)), `BPSW8    CMPN Curncy` = structure(list(
    date = structure(c(17672L, 17673L, 17674L, 17675L, 17676L, 
    17680L, 17681L), class = "Date"), px_last = c(1.5675, 1.5955, 
    1.5375, 1.5175, 1.4475, 1.342, 1.37775)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = c(NA, 7L)), `BPSW1F   CMPN Curncy` = structure(list(
    date = structure(c(17672L, 17673L, 17674L, 17675L, 17676L, 
    17680L, 17681L), class = "Date"), px_last = c(0.942, 0.9575, 
    0.9225, 0.9188, 0.8864, 0.84505, 0.863)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = c(NA, 7L)), `BPSW9    CMPN Curncy` = structure(list(
    date = structure(c(17672L, 17673L, 17674L, 17675L, 17676L, 
    17680L, 17681L), class = "Date"), px_last = c(1.6115, 1.6395, 
    1.5795, 1.5585, 1.4885, 1.381, 1.419)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = c(NA, 7L)), `BPSW2    CMPN Curncy` = structure(list(
    date = structure(c(17672L, 17673L, 17674L, 17675L, 17676L, 
    17679L, 17680L, 17681L), class = "Date"), px_last = c(1.0335, 
    1.0508, 1.0094, 0.9988, 0.9674, 0.9674, 0.9027, 0.92975)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = c(NA, 8L)), `BPSW10   CMPN Curncy` = structure(list(
    date = structure(c(17672L, 17673L, 17674L, 17675L, 17676L, 
    17679L, 17680L, 17681L), class = "Date"), px_last = c(1.651, 
    1.675, 1.616, 1.593, 1.52, 1.52, 1.427, 1.455)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = c(NA, 8L)), `NA` = structure(list(date = structure(integer(0), class = "Date"), 
    px_last = numeric(0)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = integer(0)), `BPSW3    CMPN Curncy` = structure(list(
    date = structure(c(17672L, 17673L, 17674L, 17675L, 17676L, 
    17680L, 17681L), class = "Date"), px_last = c(1.1795, 1.2025, 
    1.1525, 1.1445, 1.0965, 1.01, 1.0435)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = c(NA, 7L)), `BPSW12   CMPN Curncy` = structure(list(
    date = structure(c(17672L, 17673L, 17674L, 17675L, 17676L, 
    17680L, 17681L), class = "Date"), px_last = c(1.7105, 1.7325, 
    1.6735, 1.6495, 1.5795, 1.474, 1.5115)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = c(NA, 7L)), `BPSW4    CMPN Curncy` = structure(list(
    date = structure(c(17672L, 17673L, 17674L, 17675L, 17676L, 
    17680L, 17681L), class = "Date"), px_last = c(1.294, 1.33, 
    1.27, 1.258, 1.202, 1.107, 1.1371)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = c(NA, 7L)), `BPSW15   CMPN Curncy` = structure(list(
    date = structure(c(17672L, 17673L, 17674L, 17675L, 17676L, 
    17680L, 17681L), class = "Date"), px_last = c(1.7615, 1.7805, 
    1.7225, 1.6985, 1.6295, 1.525, 1.5615)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = c(NA, 7L)), `BPSW5    CMPN Curncy` = structure(list(
    date = structure(c(17672L, 17673L, 17674L, 17675L, 17676L, 
    17680L, 17681L), class = "Date"), px_last = c(1.3855, 1.4155, 
    1.3595, 1.3465, 1.2875, 1.185, 1.21425)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = c(NA, 7L)), `BPSW20   CMPN Curncy` = structure(list(
    date = structure(c(17672L, 17673L, 17674L, 17675L, 17676L, 
    17680L, 17681L), class = "Date"), px_last = c(1.7895, 1.8045, 
    1.7485, 1.7255, 1.6565, 1.554, 1.5895)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = c(NA, 7L)), `BPSW6    CMPN Curncy` = structure(list(
    date = structure(c(17672L, 17673L, 17674L, 17675L, 17676L, 
    17680L, 17681L), class = "Date"), px_last = c(1.4565, 1.4855, 
    1.4285, 1.4135, 1.35725, 1.2555, 1.278)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = c(NA, 7L)), `BPSW25   CMPN Curncy` = structure(list(
    date = structure(c(17672L, 17673L, 17674L, 17675L, 17676L, 
    17680L, 17681L), class = "Date"), px_last = c(1.778, 1.791, 
    1.737, 1.716, 1.647, 1.548, 1.5835)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = c(NA, 7L)), `BPSW7    CMPN Curncy` = structure(list(
    date = structure(c(17672L, 17673L, 17674L, 17675L, 17676L, 
    17680L, 17681L), class = "Date"), px_last = c(1.5155, 1.5445, 
    1.4875, 1.4695, 1.4025, 1.298, 1.331)), class = "data.frame", .Names = c("date", 
"px_last"), row.names = c(NA, 7L))), .Names = c("NA", "BP0012M       Index", 
"BP0003M       Index", "BP0006M       Index", "NA", "NA", "NA", 
"NA", "NA", "BPSW30   CMPN Curncy", "NA", "NA", "BPSW8    CMPN Curncy", 
"BPSW1F   CMPN Curncy", "BPSW9    CMPN Curncy", "BPSW2    CMPN Curncy", 
"BPSW10   CMPN Curncy", "NA", "BPSW3    CMPN Curncy", "BPSW12   CMPN Curncy", 
"BPSW4    CMPN Curncy", "BPSW15   CMPN Curncy", "BPSW5    CMPN Curncy", 
"BPSW20   CMPN Curncy", "BPSW6    CMPN Curncy", "BPSW25   CMPN Curncy", 
"BPSW7    CMPN Curncy"))

1 Ответ

0 голосов
/ 30 мая 2018

Один из подходов - связать строку с набором данных, а затем использовать tidyr::spread.Предположим, что ваш список данных: dat, затем 

library(dplyr)
library(tidyr)
out <- bind_rows(dat, .id = "ticker") %>%
  mutate(ticker = gsub("^([A-Z0-9]+).*$", "\\1", ticker)) %>%
  spread(key = ticker, value = px_last)

, где gsub очищает ticker, чтобы включить только сам тикер.Вывод выглядит как 

out[, 1:6]
#         date BP0003M BP0006M BP0012M BPSW10 BPSW12
# 1 2018-05-21 0.62281 0.74630 0.92894  1.651 1.7105
# 2 2018-05-22 0.62250 0.74323 0.93081  1.675 1.7325
# 3 2018-05-23 0.61900 0.73411 0.91831  1.616 1.6735
# 4 2018-05-24 0.61406 0.73321 0.91820  1.593 1.6495
# 5 2018-05-25 0.61067 0.72312 0.90056  1.520 1.5795
# 6 2018-05-28      NA      NA      NA  1.520     NA
# 7 2018-05-29      NA      NA      NA  1.427 1.4740
# 8 2018-05-30      NA      NA      NA  1.455 1.5115
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.

Нет похожих вопросов

...