R语言数据重塑sapply、ddply

时间 2021-01-22 标签 R

r语言相关知识

BMAverageDrawDown<-function(Rp,…){
#tmp[tmp<0]，即为回撤序列
tmp <- period.apply(Rp,PTTurningPoint(Rp),FUN=function(Rp){min(cumprod(1+Rp)-1)})
-mean(tmp[tmp<0])
}
计算平均回撤率，输入一个xts格式的序列，产生一个值。
period.apply（x, INDEX, FUN, …）将一段序列x根据index分段用函数FUN作用于每一段x。index为每个区间两端的节点。最后得到的序列长度为index-1.

odf <- xts::xts(odf[,c(“RP”,“RM”)],order.by = as.Date(as.character(odf $SK_DATE),format="%Y%m%d")) 将原来的data.frame数据转化为xts格式，xts::xts()相当于library(xts);xts(). as.Date可以将“20170620”转化为“2017-06-20”的时间格式，注意20170620必须是字符形式。此时用odf$ Rp与转化前odf$Rp是不同的，前者是xts格式，后者不是。

vlist <- ls(envir=.GlobalEnv)
vlist <- sort(vlist[substr(vlist,1,2)==“BM”])
第一个：调用环境中所有出现的变量的名字，包括函数的名字
第二个：substr(vlist,1,2)将vlist字符中第一第二个字符

sapply(vlist,wrapper2,args=list(Rp=Rp,Rm=Rm,Rf=Rf,MAR=MAR,p=p,GEO=GEO))
将wrapper2作用于vlist中所有的元素
sapply是使wrapper2作用于vlist上，arg为wrapper要用到的参数。其中vlist还是一组字符串格式。因为wrapper要求输入参数为函数名。

a <- try(do.call(p_func_name,args=…)，silent=TRUE)
do.call(a,args=list(c1,c2,c3))就相当于a(c1),a是函数c1是参数。
简单的时候用a(c1),但是当换了个函数b,他的输入参数为c2时那就很有用了。因为arg不用变，只需要a改为b就可以。
try可以判断将出现错误的程序继续运行，只是将错误报告赋值给另一个变量，注意的是silent=TRUE必须加上就是“保持沉默”，忽略错误，继续运行。

INDICATORS=gsub(“BM”,"",vlist)
将vlist中的BM字符删去
gsub (pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, fixed = FALSE, useBytes = FALSE),将x中的pattern部分替换为replacement

start_time <- as.numeric(format(today()%m-%months(3),"%Y%m%d"))
用lubridate包来处理时间数据，today()是其中的一个函数表示去今天的日期比如会返回”20170620“.
%m-%相当于减号，可以进行时间上的减法，也可以用“-”，但是5月31日减去一个月是4月3
0日，用“-”会返回NA，用%m-%返回的是4月30日。

re <- sapply(as.array(re),"[",1)
re中每个分量只取第一个数。防止某个指标结果有两个一样的。

re_r3m <- ddply(df[df $SK_DATE>=start_time,],~BK_PRODUCT,calcIndicators2) 分组对数据进行函数操作 ddply(mydata, c('column name of a factor to group by', 'column name of the second factor to group by'), summarize OR transform, newcolumn = myfunction(column name(s) I want the function to act upon)) 函数ddply()的第一个参数是原始数据框名称，第二个参数则是我们打算划分为子集的column名称。第三个参数用于告知ddply()应该返回数据点结果（即总和）还是在整套数据框的新column中根据factor的具体要求显示每行数据点内容。最后，第四项参数用于命名新column并列出我们希望ddply()使用的函数清单。其中第二个参数可以替换为 .(column,column),如果为一列的话可以使用~column,如我们的原句所示或者“column”，当然其值也可以为NULL这样就可以不分组，对全局运行函数。 with(a,order(-c,d))相当于order(-a$ SKDATE>=starttime,], BKPRODUCT,calcIndicators2)分组对数据进行函数操作ddply(mydata,c(′columnnameofafactortogroupby′,′columnnameofthesecondfactortogroupby′),summarizeORtransform,newcolumn=myfunction(columnname(s)Iwantthefunctiontoactupon))函数ddply()的第一个参数是原始数据框名称，第二个参数则是我们打算划分为子集的column名称。第三个参数用于告知ddply()应该返回数据点结果（即总和）还是在整套数据框的新column中根据factor的具体要求显示每行数据点内容。最后，第四项参数用于命名新column并列出我们希望ddply()使用的函数清单。其中第二个参数可以替换为.(column,column),如果为一列的话可以使用 column,如我们的原句所示或者“column”，当然其值也可以为NULL这样就可以不分组，对全局运行函数。with(a,order(−c,d))相当于order(−ac,a$d),其中order(-c)表示对c从大到小排序。
10.
数据重塑reshape2,melt,dcast
companiesLong <- melt(companiesData, id.vars=c(“fy”, “company”),
measure.vars=c(“revenue”, “profit”, “margin”),
variable.name=“financialCategory”, value.name=“amount”)
数据由

变为
companiesWide <- dcast(companiesLong, fy + company ~ financialCategory, value.var=“amount”) 此程序数据就又会变回去。