Это действительно продолжение моего вопроса вчера, где я узнал о apply.weekly
. Это прекрасно работает, но я хочу сделать это для широких zoo
объектов. Если я использую apply.weekly
для широкого zoo
, он суммирует столбцы, а затем выполняет еженедельное агрегирование:
> library(xts)
> set.seed(2001)
> zoo.daily <- zoo(data.frame(a=rnorm(20), b=rnorm(20), c=rnorm(20)), order.by=as.Date("2001-05-25") + 0:19)
> apply.weekly(zoo.daily, sum)
2001-05-27 2001-06-03 2001-06-10 2001-06-13
1.091999 -3.017688 3.842305 2.045370
> apply.weekly(zoo.daily[, 1] + zoo.daily[, 2] + zoo.daily[, 3], sum)
2001-05-27 2001-06-03 2001-06-10 2001-06-13
1.091999 -3.017688 3.842305 2.045370
Я попробовал семейство apply
операторов, но, похоже, они удаляют индекс даты zoo
. Я могу сделать это в цикле for
, но это действительно отнимает много времени (намного, намного в четыре раза медленнее, чем функция aggregate
на периодичности as.yearmon
). Вот цикл for
:
week.ends <- index(zoo.daily[endpoints(zoo.daily, "weeks")[-1], ])
num.weeks <- nweeks(zoo.daily)
num.stocks <- ncol(zoo.daily)
zoo.weeks <- zoo(matrix(NA, num.weeks, num.stocks), order.by=week.ends)
for (i in seq(num.stocks)) {
zoo.weeks[, i] <- apply.weekly(zoo.daily[, i], mean)
}
Что работает (т.е. сохраняет каждый вектор отдельно):
2001-05-27 -0.36663040 -0.108648725 0.8392788
2001-06-03 0.33032998 0.003025018 -0.7644534
2001-06-10 0.07816992 0.620198931 -0.1494681
2001-06-13 0.02114608 0.956226189 -0.2955824
Есть ли способ быстро работать со всеми столбцами с apply.weekly
? Спасибо!
ОБНОВЛЕНИЕ: Джошуа Ульрих отмечает, что мне нужна функция, поддерживающая столбцы (например, colMeans
или colSums
). Когда я делаю это, я получаю правильные ответы, но в виде транспонированной матрицы. Должен ли я просто переклассифицировать и двигаться дальше? Или у меня неправильная опция / настройка?
> apply.weekly(zoo.daily, colSums)
[,1] [,2] [,3] [,4]
a -1.0998912 2.31230989 0.5471894 0.06343824
b -0.3259462 0.02117512 4.3413925 2.86867857
c 2.5178365 -5.35117351 -1.0462765 -0.88674717