Това наистина е продължение на моя въпрос вчера, където научих за apply.weekly. Това работи чудесно, но искам да направя това върху широки zoo обекти. Ако използвам apply.weekly на широк zoo, той сумира колоните, след което извършва седмичното агрегиране:
> 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
Опитах семейството оператори apply, но те изглежда премахват индекса за дата zoo. Мога да го направя в for цикъл, но това наистина отнема много време (много, много повече от фактор четири по-бавно от функцията aggregate при as.yearmon периодичност). Ето цикъла 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)
}
Кое работи (т.е. поддържа всеки вектор отделен):
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
Има ли начин за бързо опериране на всички колони с apply.weekly? Благодаря!
АКТУАЛИЗАЦИЯ: Джошуа Улрих посочва, че имам нужда от функция, която познава колони (като colMeans или colSums). Когато правя това, получавам правилните отговори, но като транспонирана матрица. Трябва ли просто да прекласифицирам и да продължа напред? Или имам грешна 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
