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私は目盛りデータに取り組んでおり、xts の不規則な間隔のシリーズを 1 秒の均一なシリーズに集約したいと考えています。したがって、xts パッケージ関数 to.period を使用します。

price_1m <-to.period(price,period="seconds",k=1,OHLC=FALSE)

ここに私が得るものがあります:

2010-02-02 08:00:03 2787
2010-02-02 08:00:04 2786
2010-02-02 08:00:05 2787
2010-02-02 08:00:06 2787
2010-02-02 08:00:07 2786
2010-02-02 08:00:08 2786
2010-02-02 08:00:09 2786
2010-02-02 08:00:10 2787
2010-02-02 08:00:11 2786
2010-02-02 08:00:14 2786
2010-02-02 08:00:16 2786
2010-02-02 08:00:18 2787

シリーズは集計されていますが、たとえば、08:00:13 と 08:00:15 の時点でティック データが欠落しています。私が望むのは、08:00:13 と 08:00:15 の価格がティックごとの xts シリーズにないことを知っている前のティック データでこれらの空白を埋めることです。何か案が？

ありがとう

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2 に答える 2

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price_1m必要な等間隔のインデックスを含む「空の」xts オブジェクトとマージして、na.locfその上で使用できます。例えば：

onemin <- seq(start(price_1m),end(price_1m),by="1 s")
Price_1m <- na.locf(merge(price_1m, xts(,onemin)))
于 2012-07-26T13:33:12.857 に答える
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私のqmao パッケージのMakeStrictlyRegular関数がこれを行います。

ここからの例です?MakeStrictlyRegular

x <- align.time(.xts(1:1000, 60*1:1000))[-c(2, 4, 7, 8), ] # remove some rows at the begining
head(x[paste((start.x <- start(x)), "/")])
#                    [,1]
#1969-12-31 18:02:00    1
#1969-12-31 18:04:00    3
#1969-12-31 18:06:00    5
#1969-12-31 18:07:00    6
#1969-12-31 18:10:00    9
#1969-12-31 18:11:00   10
x2 <- MakeStrictlyRegular(x)
#added 4 (0.40%); There are now 1000 total rows.
head(x2[paste(start.x, "/")])
#                    [,1]
#1969-12-31 18:02:00    1
#1969-12-31 18:03:00    1
#1969-12-31 18:04:00    3
#1969-12-31 18:05:00    3
#1969-12-31 18:06:00    5
#1969-12-31 18:07:00    6

1 秒のデータには、 を使用しますby="sec"。だから、次のようなもの

MakeStrictlyRegular(price, by="sec")
于 2012-07-26T18:20:47.030 に答える