xts

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해결책보다 쉬운 것은 왜 쉬운지를 이해하고 싶습니다. 실제로는 그렇지 않습니다. [나는이 문제에 감동을 다른 게시물에서 코드의 일부를 차용하고 있지만, 내가 좋아하지 않는 해결책을 마감] library(ggplot2) library(xts) library(dplyr) library(scales) csvData <- "dt,status 2015-1

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실제로 주제로 동일한 질문이 R

에 XTS 객체에서 단어를 계속 : Keeping Character Types/Names in xts object in R 그러나, 문제는 보이지 않는다 해결 된 것으로, 원래 포스터 여부 이 문제를 해결할 수 있었기 때문에 알려지지 않았으므로 다시 물어보고 대답을 얻으려고했다. 데이터 테이블로 작업 중이며이 데이터 테이블을 xts 개체로 변환하고 싶습니다

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lapply를 사용하여 목록에 포함 된 xts의 데이터 수정

목록에 포함 된 모든 xts의 첫 번째 데이터를 변경하려고하지만 구문이 어떻게 될지 파악할 수 없습니다. lapply 이것을하기 위해. 나는 다음과 같이 시도했다 : b = lapply(a, function(a) a[1,]=1) 그러나 이것은 다른 모든 행의 데이터를 지운다. 누구든지 첫 번째 데이터를 처리하고 수정하기위한 올바른 구문을 알고 있습니다.

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추세선을 사용하여 xts 데이터 플로팅

xts 데이터 (연간 강우량)를 플롯하고 그 위에 트렌드 라인 (예 : 황토)을 추가하려고합니다. 누군가가 xts를 ts로 변환 할 필요없이 추세선을 그릴 수있는 옵션을 제안 할 수 있습니까? 예 데이터 : >RainXts Rf 1978-12-31 1416.95 1979-12-31 881.152 1980-12-31 1437.75 1981

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xts 패키지 내에서 apply.yearly를 사용하는 중 오류가 발생했습니다. 어떻게 작동합니까?

나는 ts 객체를 너무 많이 사용하지는 않았지만 xts를 너무 많이 사용하지 않았다. 그래서 나는 경제적 시계열에서 매년 평균, 합계, 마지막, 처음 (FUN)을 계산하려고 시도했다. 내가 그것을 시도하면 이상한 결과가 있습니다. 이 빠른 예입니다 는 2 년 연속 월별 시리즈와 같은 x와 y를 고려 : x <- 1:12 y <- 1:12 serie <-

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R : <code>data.frame</code>에서 <code>xts</code> 개체를 만들 때

개가 xts 변경 데이터 집합을 만들면 일부 데이터가 손실 된 것으로 보입니다 (약 3000 데이터가 33 000 이상 손실 됨). 내 데이터 세트는 다음과 같다 : 형식에 내가 날짜의 다른 부분 (적어도 내가 나오지 않았어를 추출했다 인해 (시간과 일 - 월 - 년되고, 유럽 연합 (EU) 형식) > head(mesdonnees) time

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R timeseries 도형에서 점프 및 플로팅

나는 몇 일간의 주식 데이터의 시계열을 가지고 있으며 주식 시장 종결 시점의 데이터가 빠져 있기 때문에 며칠 사이에 큰 도약을합니다. xts object 그래프는 사용 꾸몄다 : Graph 플롯에 사용되는 시계열이처럼 보이는 XTS 개체입니다 : 사진은 내가 무슨 뜻인지 보여줍니다 다음 기능 : dygraph(stocks, main="Closing Stoc

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PerformanceAnalytics 샌드 박스의 to.period.contributions() 오류

나는 내 포트폴리오 수익률과 개별 주식 기여도를 계산하려고 시도해 왔습니다. 나는 this post을 우연히 발견했는데, 그것은 PerformanceAnalytics를 작성하는 사람에게서 나온 것으로 보인다. 기사 끝에 그는 일부 기능에 대해 link to r-forge with a sandbox file을 게시합니다. 그래서 일일 수익을 to.monthl

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CSV 재고 데이터를 xts로 변환 할 때 오류가 발생했습니다.

아래 코드는 CSV 파일을 xts로 변환하려고 사용하는 코드이므로 분석을 수행 할 수 있지만 아무 것도 작동하지 않습니다. 나는이 플랫폼에 게시 된 유사한 문제에 대한 답변도 사용했지만 아무 것도 작동하지 않는 것 같습니다. toDate <- function(x) as.Date(x, origin = "2015-02-15") z <- read.zoo("Na

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Return.Calculate 함수를 사용하여 합성 반환 값

다음 샘플 데이터가 있으며 아래 가격에서 복합 반환 값을 계산하려고합니다. Return.calculate(sample_data$Price, method = "compound") 을하지만, 다음과 같은 오류가 발생 : sample_data <- data.frame(Date = c ("2017-01-31", "2017-02-28", "2017-03-31",