xts

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    假设我有一个名为向量,bar: bar=c() bar["1997-10-14"]=1 bar["2001-10-14"]=2 bar["2007-10-14"]=1 如何从bar选择所有值,该指数是一个特定的日期范围内?所以,如果我查找"1995-01-01"和"2000-06-01"之间的所有值,我应该得到1。同样,在"2001-09-01"和"2007-11-04"之间,我应该得到

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    从具有时间戳行的数据框(strptime结果),汇总间隔统计信息的最佳方法是什么? 间隔可能是一个小时,一天等 还有的aggregate功能,但不指定每行的间隔帮助。我打算在表示间隔的数据框中添加一列,并将其与aggregate一起使用,但如果有更好的解决方案,它听起来会很棒。 感谢您的指点! 示例数据 五行,时间戳分为起始于03:00 15分钟的间隔。 间隔1 “2010-01-13 3点02分

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    我试图从CSV文件中读取时间序列,并将它们保存为xts,以便能够使用quantmod进行处理。问题是数值不被解析。 CSV文件: name;amount;datetime test1;3;2010-09-23 19:00:00.057 test2;9;2010-09-23 19:00:00.073 R代码里面: library(xts) ColClasses = c("character

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    最近我一直在处理大型数据集(超过40万行)。到目前为止,我一直在使用XTS格式,该格式适用于几十万个元素的“小”数据集。 现在项目不断增加,R在检索数据库的数据并将其放入XTS时崩溃。 这是我的理解,R应该能够有大小为2^32-1元素(或2^64-1根据版本)的大小。因此,我得出的结论是XTS可能有一些限制,但我无法在文档中找到答案。 (也许我对自己对理论可能的矢量大小的理解有点过分自信)。 综上

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    我想在我的时间系列工作中尽可能多地使用xts,因为它似乎是建议的做事方式。但是,我收到了一个奇怪的错误。 CPI.NSA和INT是xts对象。 library(dynlm) CPI.NSA.x <- CPI.NSA[dr1] INT.x <- INT[dr1] CPI.NSA.z <- as.zoo(CPI.NSA.x) INT.z <- as.zoo(INT.x) > dynlm(

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    首先我读入一个csv并创建一个xts对象。 require(quantmod) sugar <- as.xts(read.zoo("SUGAR.CSV", sep=",", format ="%m/%d/%Y", header=TRUE)) 然后,我创建使用TTR(负载与quantmod) sugarRSI <- RSI(sugar) 现在,一个新系列的RSI值,我想获得一个新的系列只

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    我是新来的stackoverflow和相当新的R,但搜索了很长时间,很难找到以下问题的答案。 我有一些数据文件是针对时间序列的温度。我将CSV导入为ZOO对象,然后转换为XTS。正确的文件看起来像这样,在半小时的时间阅读和: >head(master1) S_1 2010-03-03 00:00:00 2.8520 2010-03-03 00:30:00 2.6945 2

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    我在xts R对象中有三个向量。给他们打电话V1,V2,V3。合并后,它们从左到右的顺序是V2,V3,V1。我如何重新排列它们,使它们从V1,V2,V3读取(从左到右)?

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    用于处理财务时间序列,如每日股价或盘中数据,哪些时间序列包是首选? xts,纯动物园,还是timeSeries或其他? 我使用xt和动物园,但有时不确定只使用xts,或有时动物园有更轻的开销的优势;另外,我还记得Rmetrics关于所有这些软件包的评论文章,它声称xts甚至无法完成他们所做的一些测试。但我现在找不到这份报纸。