Как я могу преобразовать матрицу строк в кусочек?

Мне даны некоторые данные в файле .rData. Формат представляет собой объект xts в символьном режиме. (Я понимаю, что это необычный формат, но я не контролирую его)

Я хотел бы обработать эти данные, преобразовывая их в более чистый формат, а именно в кепку, чтобы я мог хранить столбцы как datetimes, double и integers.

Мне удалось добиться этого с помощью следующего кода:

Мне интересно, есть ли для этого встроенная функция. Что-то, что смотрит на каждый столбец матрицы trades и вычисляет, является ли он столбцом целых чисел, удваивает и т.д. И преобразует его в соответствующий тип.

Ответы

Ответ 1

Это далеко не авторитетный ответ, но я это сделал:

smarter_type_convert = function (vector) {
    converted_vector = type.convert(vector)
    if (is.numeric(converted_vector)) {
        int_vector = as.integer(converted_vector)
        if (isTRUE(all.equal(int_vector, converted_vector, check.attributes=FALSE))) {
            int_vector
        } else {
            converted_vector
        }
    } else {
        converted_vector
    }
}

trades %>% coredata %>% as_data_frame %>% mutate_all(smarter_type_convert)

Ответ 2

Вы правы, что фрейм данных - правильный подход, поскольку вы работаете с несколькими классами в одном и том же фрейме. xts не допускает множественные классы, поэтому правила принуждения заставляют вас работать с символами вместо чисел.

Вот решение, поэтому вам не нужно специально вызывать каждый столбец. Я использую пакет tidyquant, который предназначен для работы с количественными данными в пределах "tidyverse" (т.е. С использованием "аккуратных" кадров данных). Он также имеет несколько хороших функций для преобразования в и из xts, matrix и других классов временных рядов, содержащих имена строк.

Во-первых, я воссоздаю данные.

> trades_xts
                    SYMBOL EX  PRICE    SIZE    COND BID    BIDSIZ   OFR    
2012-05-04 09:30:00 "BAC"  "T" "7.8900" "38538" "F"  "7.89" "523"    "7.90" 
2012-05-04 09:30:01 "BAC"  "Z" "7.8850" "288"   "@"  "7.88" "61033"  "7.90" 
2012-05-04 09:30:03 "BAC"  "X" "7.8900" "1000"  "@"  "7.88" "1974"   "7.89" 
2012-05-04 09:30:07 "BAC"  "T" "7.8900" "19052" "F"  "7.88" "1058"   "7.89"
2012-05-04 09:30:08 "BAC"  "Y" "7.8900" "85053" "F"  "7.88" "108101" "7.90" 
2012-05-04 09:30:09 "BAC"  "D" "7.8901" "10219" "@"  "7.89" "268"    "7.90"

Далее я использую аккуратные функции для очистки данных. Это немного дольше, чем ваш script, но вам не нужно беспокоиться о том, какие столбцы имеют тип данных (за исключением индекса xts). Обратите внимание, что я использую функции tidyquant::as_tibble() для преобразования имен строк xts в столбец. Я использую mutate_each для применения функции type.convert к каждому столбцу. К сожалению, база R любит класс factor, поэтому я добавляю дополнительный шаг для преобразования в character. Последние два этапа просто очищают столбец даты и времени, используя dplyr::rename и lubridate::as_datetime, который tidyquant загружает для вас.

> library(tidyquant)
> trades_xts %>%
    as_tibble(preserve_row_names = TRUE) %>%
    mutate_each(funs(type.convert)) %>%
    mutate_if(is.factor, as.character) %>%
    rename(DATE = row.names) %>%
    mutate(DATE = as_datetime(DATE, tz = Sys.timezone())) 
    # A tibble: 6 × 9
                 DATE SYMBOL    EX  PRICE  SIZE  COND   BID BIDSIZ   OFR
               <dttm>  <chr> <chr>  <dbl> <int> <chr> <dbl>  <int> <dbl>
1 2012-05-04 09:30:00    BAC     T 7.8900 38538     F  7.89    523  7.90
2 2012-05-04 09:30:01    BAC     Z 7.8850   288     @  7.88  61033  7.90
3 2012-05-04 09:30:03    BAC     X 7.8900  1000     @  7.88   1974  7.89
4 2012-05-04 09:30:07    BAC     T 7.8900 19052     F  7.88   1058  7.89
5 2012-05-04 09:30:08    BAC     Y 7.8900 85053     F  7.88 108101  7.90
6 2012-05-04 09:30:09    BAC     D 7.8901 10219     @  7.89    268  7.90