Количество оставшихся дней месяца после появления максимального значения

Question

У меня есть такой фрейм данных панели

date    firms return
5/1/1988    A   5
6/1/1988    A   6
7/1/1988    A   4
8/1/1988    A   5
9/1/1988    A   6
11/1/1988   A   6
12/1/1988   A   13
13/01/1988  A   3
14/01/1988  A   2
15/01/1988  A   5
16/01/1988  A   2
18/01/1988  A   7
19/01/1988  A   3
20/01/1988  A   5
21/01/1988  A   7
22/01/1988  A   5
23/01/1988  A   9
25/01/1988  A   1
26/01/1988  A   5
27/01/1988  A   2
28/01/1988  A   7
29/01/1988  A   2
5/1/1988    B   5
6/1/1988    B   7
7/1/1988    B   5
8/1/1988    B   9
9/1/1988    B   1
11/1/1988   B   5
12/1/1988   B   2
13/01/1988  B   7
14/01/1988  B   2
15/01/1988  B   5
16/01/1988  B   6
18/01/1988  B   8
19/01/1988  B   5
20/01/1988  B   4
21/01/1988  B   3
22/01/1988  B   18
23/01/1988  B   5
25/01/1988  B   2
26/01/1988  B   7
27/01/1988  B   3
28/01/1988  B   9
29/01/1988  B   2

Теперь из приведенных выше данных панели я хочу найти переменную с именем DMAX.DMAX означает единицу дней как разницу между максимальным днем ​​возврата и последним торговым днем ​​того же месяца.Например, в январе 1988 года максимальная доходность появляется для компании А. 12 января 1988 года. Следовательно, DMAX - это число дней с 12 января 1988 года до конца этого месяца, которое составляет 15 дней.Для фирмы B максимальное значение появляется 22 января 1988 года. Таким образом, оставшееся количество дней в этом месяце составляет 6 дней.Поэтому ожидаемый результат -

date    Firms   DMAX(days)
Jan-88    A      15
Jan-88    B      6

Буду признателен, если вы поможете мне в этом.

Answer 1

Вот решение tidyverse.

library(tidyverse)
library(zoo)

df1 %>%
  mutate(date = dmy(date),
         month = as.yearmon(date)) %>%
  group_by(firms, month) %>%
  summarise(i = which(return == max(return)),
            DMAX = last(date) - date[last(i)]) %>%
  select(month, firms, DMAX)
## A tibble: 2 x 3
## Groups:   firms [2]
#  month         firms DMAX     
#  <S3: yearmon> <chr> <time>   
#1 Jan 1988      A     17 days  
#2 Jan 1988      B     " 7 days"

Answer 2

1) База R Для каждого года / месяца и фирмы агрегируйте разницу между количеством строк и положением строки максимального возврата.Пакеты не используются.

with(transform(DF, date = as.Date(date, "%d/%m/%Y")), 
  aggregate(list(DMAX = return), 
    data.frame(date = format(date, "%Y-%m"), firms),
    function(x) length(x) - which.max(x)))

дает:

     date firms DMAX
1 1988-01     A   15
2 1988-01     B    6

2) зоопарк Читайте DF в объект зоопарка zd с одним столбцом на фирмуа затем объединить это по году / месяцу.Наконец, расплавьте его в длинный фрейм данных, используя fortify.zoo.Строка fortify.zoo может быть опущена, если в результате объект временного ряда зоопарка в порядке.

library(zoo)

zd <- read.zoo(DF, index = "date", format = "%d/%m/%Y", split = "firms")
ag <- aggregate(zd, as.yearmon, function(x) length(na.omit(x)) - which.max(na.omit(x)))
fortify.zoo(ag, melt = TRUE)

, что дает:

     Index Series Value
1 Jan 1988      A    15
2 Jan 1988      B     6

Обратите внимание, что ag - месячный ряд зоопаркаформы:

> ag
          A B
Jan 1988 15 6

3) data.table

library(data.table)

DT <- as.data.table(DF)
DT[, list(DMAX = .N - which.max(return)), 
       by = list(date = format(as.Date(date, "%d/%m/%Y"), "%Y-%m"), firms)]

подача:

      date firms DMAX
1: 1988-01     A   15
2: 1988-01     B    6

Примечание

Lines <- "
date    firms return
5/1/1988    A   5
6/1/1988    A   6
7/1/1988    A   4
8/1/1988    A   5
9/1/1988    A   6
11/1/1988   A   6
12/1/1988   A   13
13/01/1988  A   3
14/01/1988  A   2
15/01/1988  A   5
16/01/1988  A   2
18/01/1988  A   7
19/01/1988  A   3
20/01/1988  A   5
21/01/1988  A   7
22/01/1988  A   5
23/01/1988  A   9
25/01/1988  A   1
26/01/1988  A   5
27/01/1988  A   2
28/01/1988  A   7
29/01/1988  A   2
5/1/1988    B   5
6/1/1988    B   7
7/1/1988    B   5
8/1/1988    B   9
9/1/1988    B   1
11/1/1988   B   5
12/1/1988   B   2
13/01/1988  B   7
14/01/1988  B   2
15/01/1988  B   5
16/01/1988  B   6
18/01/1988  B   8
19/01/1988  B   5
20/01/1988  B   4
21/01/1988  B   3
22/01/1988  B   18
23/01/1988  B   5
25/01/1988  B   2
26/01/1988  B   7
27/01/1988  B   3
28/01/1988  B   9
29/01/1988  B   2
"
DF <- read.table(text = Lines, header = TRUE)

Answer 3

Одним из способов использования пакета dplyr было бы следующее.Я назвал ваши данные mydf.Сначала манипулируйте date.Затем сгруппируйте данные по date и firms.Затем вы ищите строку с наибольшим значением в return и обрабатываете вычитание.

mutate(mydf, date = format(as.Date(date, format = "%d/%m/%Y"), "%m-%Y")) %>%
group_by(date, firms) %>%
summarize(DMAX = n() - which.max(return))

# A tibble: 2 x 3
# Groups:   date [?]
#  date    firms  DMAX
#  <chr>   <fct> <int>
#1 01-1988 A        15
#2 01-1988 B         6

DATA

mydf <-structure(list(date = structure(c(18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 1L, 
2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 
16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 
8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L), .Label = c("11/1/1988", 
"12/1/1988", "13/01/1988", "14/01/1988", "15/01/1988", "16/01/1988", 
"18/01/1988", "19/01/1988", "20/01/1988", "21/01/1988", "22/01/1988", 
"23/01/1988", "25/01/1988", "26/01/1988", "27/01/1988", "28/01/1988", 
"29/01/1988", "5/1/1988", "6/1/1988", "7/1/1988", "8/1/1988", 
"9/1/1988"), class = "factor"), firms = structure(c(1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("A", "B"), class = "factor"), 
return = c(5L, 6L, 4L, 5L, 6L, 6L, 13L, 3L, 2L, 5L, 2L, 7L, 
3L, 5L, 7L, 5L, 9L, 1L, 5L, 2L, 7L, 2L, 5L, 7L, 5L, 9L, 1L, 
5L, 2L, 7L, 2L, 5L, 6L, 8L, 5L, 4L, 3L, 18L, 5L, 2L, 7L, 
3L, 9L, 2L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -44L
))