Манипуляции с данными в R, преобразование биржевых данных

Я хотел бы создать следующий data.frame из классического формата данных обмена данными "time * OHLC".

Отправной точкой является следующий кадр данных:

      Date   Time    Open    High     Low   Close
01/28/2002   0833  543.81  543.82  543.84  543.85
01/28/2002   0850  542.95  542.95  542.95  542.95
01/28/2002   0901  542.45  542.45  542.45  542.45
01/28/2002   0911  542.45  542.45  542.45  542.45

В моей таблице 1534129 строк. Я немного отчаялся с перемещением данных в следующую структуру:

      Date  Time   Price
01/28/2002  0833  543.81
01/28/2002  0833  543.82
01/28/2002  0833  543.84
01/28/2002  0833  543.85
01/28/2002  0850  542.95

Именно так должна быть переписана первая строка, и это расширение должно повторяться в каждой строке исходного файла. Вторая часть моей задачи состоит в том, чтобы установить параметр (распределение), который будет определять, будет ли High или Low первым на этапе создания бара. Это, конечно, имеет дальнейшее значение для манипулирования данными позже, но я пока не могу перейти к отправной точке.

Позже я хотел бы поработать с кодом и решить, как будут выглядеть данные, когда вы выбираете всегда высокий уровень, а затем сначала создается низкий уровень (и наоборот), или самое сложное, поскольку это не делается детерминистически, это версия с распределением, которое будет решать, какое идет первым.

Надеюсь, он точно описывает задачу (вопрос). Я рад каждому совету или идее. Спасибо за помощь.


r stockquotes
person Johny    schedule 21.10.2014    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
3
arrow_downward

Пытаться

 library(tidyr)
 library(dplyr)
 df1 <- df %>%
             gather(Var, Price, Open:Close) %>%
             arrange(Date, Time) %>%
             select(-Var)


 head(df1)
 #        Date Time  Price
 #1 01/28/2002  0833 543.81
 #2 01/28/2002  0833 543.82
 #3 01/28/2002  0833 543.84
 #4 01/28/2002  0833 543.85
 #5 01/28/2002  0850 542.95
 #6 01/28/2002  0850 542.95

данные

 df <-structure(list(Date = c("01/28/2002", "01/28/2002", "01/28/2002", 
 "01/28/2002"), Time = c("0833", "0850", "0901", "0911"), Open = c(543.81, 
 542.95, 542.45, 542.45), High = c(543.82, 542.95, 542.45, 542.45
 ), Low = c(543.84, 542.95, 542.45, 542.45), Close = c(543.85, 
 542.95, 542.45, 542.45)), .Names = c("Date", "Time", "Open", 
"High", "Low", "Close"), row.names = c(NA, -4L), class = "data.frame")
person akrun    schedule 21.10.2014

arrow_upward
2
arrow_downward

Используя «data.table», вы можете получить полную форму ваших данных с помощью:

library(data.table)
as.data.table(df)[, list(Price = unlist(.SD)), by = list(Date, Time)]
#           Date Time  Price
#  1: 01/28/2002 0833 543.81
#  2: 01/28/2002 0833 543.82
#  3: 01/28/2002 0833 543.84
#  4: 01/28/2002 0833 543.85
#  5: 01/28/2002 0850 542.95
#  6: 01/28/2002 0850 542.95
#  7: 01/28/2002 0850 542.95
#  8: 01/28/2002 0850 542.95
#  9: 01/28/2002 0901 542.45
# 10: 01/28/2002 0901 542.45
# 11: 01/28/2002 0901 542.45
# 12: 01/28/2002 0901 542.45
# 13: 01/28/2002 0911 542.45
# 14: 01/28/2002 0911 542.45
# 15: 01/28/2002 0911 542.45
# 16: 01/28/2002 0911 542.45

В качестве альтернативы вы также можете посмотреть на melt, что мне кажется более безопасным, поскольку вы не теряете никакой информации (имена ваших столбцов).

person A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1    schedule 21.10.2014
comment
Спасибо, я тоже пройду плавление. - person Johny; 21.10.2014