Question

我有以下由股票价格组成的数据框列表。每个数据框可能具有不同的长度，并且并非所有日期都在每个数据框中。我想将列表转换为时间序列，第一列为日期，每一列为股票的价格，列名为股票的名称。如果在给定日期缺少价格，请采用之前的价格。

$`0P00012DY5`<br/>
              last<br/>
2017-08-21 9.49504<br/>
2017-08-22 9.53553<br/>
2017-08-23 9.52643<br/>
2017-08-24 9.53486<br/>
2017-08-25 9.53390<br/>
2017-08-28 9.48788<br/>
2017-08-29 9.44059<br/>
2017-08-30 9.49893<br/>

$`0P0000KY8J`<br/>
               last<br/>
2017-08-21 11.58276<br/>
2017-08-22 11.58278<br/>
2017-08-23 11.58275<br/>
2017-08-24 11.58263<br/>
2017-08-25 11.58260<br/>
2017-08-29 11.58250<br/>
2017-08-30 11.58246<br/>
2017-08-31 11.58237<br/>

所需的输出

date    0P00012DY5      0P0000KY8J<br/>
2017-08-21  9.49504         11.58276<br/>
2017-08-22  9.53553         11.58278<br/>
2017-08-23  9.52643         11.58275<br/>
2017-08-24  9.53486         11.58263<br/>
2017-08-25  9.53390         11.58260<br/>
2017-08-28  9.48788         11.58260<br/>
2017-08-29  9.44059         11.58250<br/>
2017-08-30  9.49893         11.58246<br/>
2017-08-31  9.49893         11.58237<br/>

列表的结构：

mod_ll <- structure(list(`0P00012DY5` = structure(list(last = c(9.49504, 
9.53553, 9.52643, 9.53486, 9.5339, 9.48788, 9.44059, 9.49893, 
9.542, 9.56865, 9.5417, 9.54301, 9.52942, 9.54246, 9.54653, 9.60182, 
9.63157, 9.62566, 9.64084, 9.62746, 9.65814, 9.6672, 9.66387)), .Names = "last", row.names = c("2017-08-21", 
"2017-08-22", "2017-08-23", "2017-08-24", "2017-08-25", "2017-08-28", 
"2017-08-29", "2017-08-30", "2017-08-31", "2017-09-01", "2017-09-04", 
"2017-09-05", "2017-09-06", "2017-09-07", "2017-09-08", "2017-09-11", 
"2017-09-12", "2017-09-13", "2017-09-14", "2017-09-15", "2017-09-18", 
"2017-09-19", "2017-09-20"), class = "data.frame"), `0P0000KY8J` = structure(list(
    last = c(11.58276, 11.58278, 11.58275, 11.58263, 11.5826, 
    11.58254, 11.5825, 11.58246, 11.58237, 11.58231, 11.58223, 
    11.58219, 11.58218, 11.58206, 11.58202, 11.58197, 11.58193, 
    11.58189, 11.58178, 11.58174, 11.58173, 11.58166, 11.58163
    )), .Names = "last", row.names = c("2017-08-21", "2017-08-22", 
"2017-08-23", "2017-08-24", "2017-08-25", "2017-08-28", "2017-08-29", 
"2017-08-30", "2017-08-31", "2017-09-01", "2017-09-04", "2017-09-05", 
"2017-09-06", "2017-09-07", "2017-09-08", "2017-09-11", "2017-09-12", 
"2017-09-13", "2017-09-14", "2017-09-15", "2017-09-18", "2017-09-19", 
"2017-09-20"), class = "data.frame")), .Names = c("0P00012DY5", 
"0P0000KY8J"))

Answer 1

基于UI的解决方案可以是使用tidyverse组合列表中的所有data.frame。然后将dplyr::bind_rows和Date分成2列，并使用Value以wide格式更改数据。

最后，对于缺少的日期，请使用tidyr::spread来填充最后一个可用值。

tidyr::fill

已编辑：已更新，其中包含OP提供的已修改数据的答案。提供library(tidyverse) bind_rows(ll, .id="Name") %>% separate(last, c("Date", "Value"), sep=" ") %>% mutate(Date = as.Date(Date)) %>% spread(Name, Value) %>% fill(2:3) # Date 0P0000KY8J 0P00012DY5 # 1 2017-08-21 11.58276 9.49504 # 2 2017-08-22 11.58278 9.53553 # 3 2017-08-23 11.58275 9.52643 # 4 2017-08-24 11.58263 9.53486 # 5 2017-08-25 11.58260 9.53390 # 6 2017-08-28 11.58260 9.48788 # 7 2017-08-29 11.58250 9.44059 # 8 2017-08-30 11.58246 9.49893 # 9 2017-08-31 11.58237 9.49893作为Date的行名。我们需要在合并数据帧之前将data.frames移至列。可以将Date与列表上的rownames_to_column一起使用，将lapply移到列中。

rownames

数据：

library(tidyverse)
bind_rows(lapply(mod_ll,rownames_to_column, var="Date"), .id="Name") %>% 
  mutate(Date = as.Date(Date)) %>%
  spread(Name, last) %>%
  fill(2:3)

#         Date 0P0000KY8J 0P00012DY5
# 1  2017-08-21   11.58276    9.49504
# 2  2017-08-22   11.58278    9.53553
# 3  2017-08-23   11.58275    9.52643
# 4  2017-08-24   11.58263    9.53486
# 5  2017-08-25   11.58260    9.53390
# 6  2017-08-28   11.58254    9.48788
#
#....so on

将数据帧列表转换为时间序列

1 个答案: