R sort () data.frame

Question

У меня есть следующий фрейм данных

head(stockdatareturnpercent)
                  SPY         DIA        IWM        SMH        OIH        
2001-04-02  8.1985485   7.8349806   7.935566  21.223832  13.975655  
2001-05-01 -0.5621328   1.7198760   2.141846 -10.904936  -4.565291  
2001-06-01 -2.6957979  -3.5838102   2.786250   4.671762 -23.241009 
2001-07-02 -1.0248091  -0.1997433  -5.725078  -3.354391  -9.161594  
2001-08-01 -6.1165559  -5.0276558  -2.461728  -6.218129 -13.956695  
2001-09-04 -8.8900629 -12.2663267 -15.760037 -39.321172 -16.902913 

На самом деле есть больше акций, но в целях иллюстрации мне пришлось их сократить.В каждом месяце я хочу знать от лучших до худших (или от худших до лучших) исполнителей.Я поиграл с функцией sort (), и вот что я придумал.

N <- dim(stockdatareturnpercent)[1]  
for (i in 1:N) {  
    s <- sort(stockdatareturnpercent[i,])  
    print(s)  
}  

                 UPS     FDX      XLP      XLU      XLV     DIA      IWM      SPY      XLE      XLB      XLI      OIH      XLK      SMH     MSFT
2001-04-02 0.6481585 0.93135 1.923136 4.712996 7.122751 7.83498 7.935566 8.198549 9.826701 10.13465 10.82522 13.97566 14.98789 21.22383 21.41436
                 SMH       FDX       OIH       XLK        XLE        SPY       XLU      XLP      DIA     MSFT      IWM     UPS      XLV      XLB      XLI
2001-05-01 -10.90494 -5.045544 -4.565291 -4.182041 -0.9492803 -0.5621328 0.6987724 1.457579 1.719876 2.088734 2.141846 3.73587 3.748309 3.774033 4.099748
                 OIH       XLE       XLI     XLU     XLP       XLB      DIA       UPS       SPY       XLV       FDX      XLK     IWM      SMH     MSFT
2001-06-01 -23.24101 -10.02403 -6.594324 -5.8602 -5.0532 -3.955192 -3.58381 -2.814685 -2.695798 -1.177474 0.4987542 1.935544 2.78625 4.671762 5.374764
                MSFT       OIH      XLK       IWM       SMH       XLV       UPS       XLE       SPY        XLU        XLB        XLI        DIA      FDX
2001-07-02 -9.793005 -9.161594 -7.17351 -5.725078 -3.354391 -2.016818 -1.692442 -1.159914 -1.024809 -0.9029407 -0.2723560 -0.2078283 -0.1997433 2.868898
                XLP
2001-07-02 2.998604

Это очень неэффективный и дешевый способ увидеть результаты.Было бы неплохо создать объект, который хранит эти данные.Однако, если я наберу 's' в приглашении R, я получу только значение последней строки, поскольку каждая последующая итерация цикла for заменяет предыдущие данные.

Буду очень признателен за некоторые рекомендации.Спасибо, любезно.

Answer 1

Используйте order() для этого, так как sort() удаляет имена при использовании *apply:

id <- t(apply(Data,1,order))
lapply(1:nrow(id),function(i)Data[i,id[i,]])

Использование результатов order в матрице идентификаторов также позволяет сделать, например:

matrix(names(Data)[id],ncol=ncol(Data))
     [,1]  [,2]  [,3]  [,4]  [,5] 
[1,] "DIA" "IWM" "SPY" "OIH" "SMH"
[2,] "SMH" "OIH" "SPY" "DIA" "IWM"
[3,] "OIH" "DIA" "SPY" "IWM" "SMH"
[4,] "OIH" "IWM" "SMH" "SPY" "DIA"
[5,] "OIH" "SMH" "SPY" "DIA" "IWM"
[6,] "SMH" "OIH" "IWM" "DIA" "SPY"

Чтобы выяснить, какие из них были лучшими в данный момент.

Если вы хотите использовать свой цикл, вы можете использовать списки. как сказал Иисус, вы перезаписываете s в каждом цикле. Инициализируйте список, чтобы сначала сохранить результаты. Этот цикл дает те же результаты, что и приведенный выше код с lapply(), но без матрицы id. Нет увеличения скорости, хотя применение apply имеет и другие преимущества:

N <- nrow(Data)
s <- vector("list",N)
for (i in 1:N) {
    s[[i]] <- sort(Data[i,])
}

Я протестировал код, используя следующие примеры данных (пожалуйста, укажите свои собственные в будущем, используя либо этот пример, либо, например, dput()):

zz <- textConnection(" SPY         DIA        IWM        SMH        OIH
  8.1985485   7.8349806   7.935566  21.223832  13.975655
 -0.5621328   1.7198760   2.141846 -10.904936  -4.565291
 -2.6957979  -3.5838102   2.786250   4.671762 -23.241009
 -1.0248091  -0.1997433  -5.725078  -3.354391  -9.161594
 -6.1165559  -5.0276558  -2.461728  -6.218129 -13.956695
 -8.8900629 -12.2663267 -15.760037 -39.321172 -16.902913 ")

Data <- read.table(zz,header=T)
close(zz)

Answer 2

Использование исходного кода для сохранения каждой отсортированной строки в list:

stockdatareturnpercent <- read.table(textConnection("                  SPY         DIA        IWM        SMH        OIH        
2001-04-02  8.1985485   7.8349806   7.935566  21.223832  13.975655  
2001-05-01 -0.5621328   1.7198760   2.141846 -10.904936  -4.565291  
2001-06-01 -2.6957979  -3.5838102   2.786250   4.671762 -23.241009 
2001-07-02 -1.0248091  -0.1997433  -5.725078  -3.354391  -9.161594  
2001-08-01 -6.1165559  -5.0276558  -2.461728  -6.218129 -13.956695  
2001-09-04 -8.8900629 -12.2663267 -15.760037 -39.321172 -16.902913"))

x <- vector("list", nrow(stockdatareturnpercent))

## use unlist to drop the data.frame structure
for (i in 1:nrow(stockdatareturnpercent)) {  
    x[[i]] <- sort(unlist(stockdatareturnpercent[i,])  )
} 
## use the row names to name each list element
names(x) <- rownames(stockdatareturnpercent)

x
$`2001-04-02`
  DIA       IWM       SPY       OIH       SMH 
7.834981  7.935566  8.198548 13.975655 21.223832 

$`2001-05-01`
    SMH         OIH         SPY         DIA         IWM 
-10.9049360  -4.5652910  -0.5621328   1.7198760   2.1418460 

$`2001-06-01`
   OIH        DIA        SPY        IWM        SMH 
-23.241009  -3.583810  -2.695798   2.786250   4.671762 

$`2001-07-02`
   OIH        IWM        SMH        SPY        DIA 
-9.1615940 -5.7250780 -3.3543910 -1.0248091 -0.1997433 

$`2001-08-01`
   OIH        SMH        SPY        DIA        IWM 
-13.956695  -6.218129  -6.116556  -5.027656  -2.461728 

$`2001-09-04`
   SMH        OIH        IWM        DIA        SPY 
-39.321172 -16.902913 -15.760037 -12.266327  -8.890063 

---

Для прямого использования apply для сортировки каждой строки, но без сохранения имен элементов:

apply(stockdatareturnpercent, 1, sort)

Возвращает матрицу, где каждый столбец является отсортированной строкой.Затем транспонируйте:

sortmat <- t(apply(stockdatareturnpercent, 1, sort))

Если вам нужен результат как data.frame, as.data.frame это:

sortdf <- as.data.frame(sortmat)

Наконец, все это в одной строке

sortdf <- as.data.frame(t(apply(stockdatareturnpercent, 1, sort)))