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データセットの新しい列として累積積を計算するために使用しlapplyましたが、データを取得して計算し、ラップの各反復で割り当てを使用して元のデータを上書きする必要がありました。xtsオブジェクトに新しい列名を自動的に割り当てるよりエレガントな方法があるかどうか疑問に思いました

これは正しい結果を生成するモックの例です...Rにコピーアンドペースト可能である必要があります

library(xts)
x <- xts(matrix(rnorm(10*1000,0.001,0.0001),ncol=10), Sys.Date()-c(1000:1))
colnames(x) <- paste0("x.",c(1:10))
tmp <- lapply(5:20, function(y){
    tmp.cum.prod <- rollapply(x,width=y,function(z){
        prod(rowMeans(z[,1:10])+1)-1
    },by.column=FALSE,align="right")
    orig.colnames <- colnames(x)
    x <- merge(x,tmp.cum.prod)
    colnames(x) <- c(orig.colnames,paste0("cum.prod.",y))
    assign("x",x,envir=.GlobalEnv)
})
tail(x)

しかし、私が思うに、次の行はおそらく改善される可能性があります。

orig.colnames <- colnames(x)
x <- merge(x,tmp.cum.prod)
colnames(x) <- c(orig.colnames,paste0("cum.prod.",y))
assign("x",x,envir=.GlobalEnv)

助言がありますか？また、上記で改善できると思われる他の行がある場合（たとえば、の使用lapply）、私は常によりエレガントなコードを書く方法を学びたいと思っています。

ありがとう

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関数内のグローバル環境に割り当てる場合はlapply、代わりにforループを使用する必要があります。それが私がすることです...

set.seed(21)
x <- xts(matrix(rnorm(10*1000,0.001,0.0001),ncol=10), Sys.Date()-1000:1)
colnames(x) <- paste0("x.",1:10)

rmx <- xts(rowMeans(x)+1,index(x))
for(i in 5:20) {
  tmp.cum.prod <- rollapplyr(rmx,i,prod,by.column=FALSE)-1
  colnames(tmp.cum.prod) <- paste0("cum.prod.",i)
  x <- merge(x,tmp.cum.prod)
}
于 2013-02-26T12:57:04.557 に答える
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ループReduceする代わりに、すべてを実行するために使用できます。merge

> library(xts)
> x <- xts(matrix(rnorm(10*1000,0.001,0.0001),ncol=10), Sys.Date()-c(1000:1))
> colnames(x) <- paste0("x.",c(1:10))
> tmp <- lapply(5:20, function(y){
+   tmp.cum.prod <- rollapply(x,width=y,function(z){
+     prod(rowMeans(z[,1:10])+1)-1
+   },by.column=FALSE,align="right")
+   colnames(tmp.cum.prod) <- paste0("cum.prod.",y)
+   return(tmp.cum.prod)
+ })
> 
> result <- Reduce(function(...) merge(..., all=F), tmp, init = x)
> tail(result)
                    x.1          x.2          x.3          x.4          x.5          x.6          x.7          x.8          x.9         x.10
2013-02-20 0.0008919729 0.0010013599 0.0010276262 0.0007968856 0.0010731857 0.0010363689 0.0012281909 0.0010999609 0.0012081942 0.0010884836
2013-02-21 0.0009690167 0.0009131937 0.0009831485 0.0011843868 0.0011380318 0.0010424227 0.0011061298 0.0009944692 0.0010294051 0.0009762645
2013-02-22 0.0009269100 0.0010155799 0.0009445889 0.0010970406 0.0010646493 0.0011235968 0.0009402159 0.0010529831 0.0010884473 0.0008735272
2013-02-23 0.0009855041 0.0008282001 0.0011063870 0.0010430884 0.0008031531 0.0012577790 0.0009949316 0.0010046824 0.0011176581 0.0010516397
2013-02-24 0.0008176369 0.0009818399 0.0009964602 0.0009347190 0.0010362750 0.0010734247 0.0009749511 0.0010822521 0.0009335049 0.0010115921
2013-02-25 0.0009861176 0.0007606129 0.0010802525 0.0008771646 0.0010292476 0.0009319029 0.0011008009 0.0007901849 0.0011368412 0.0009677856
            cum.prod.5  cum.prod.6  cum.prod.7  cum.prod.8  cum.prod.9 cum.prod.10 cum.prod.11 cum.prod.12 cum.prod.13 cum.prod.14 cum.prod.15
2013-02-20 0.005080621 0.006084484 0.007080320 0.008074656 0.009105274  0.01009016  0.01111046  0.01212787  0.01317140  0.01416878  0.01516398
2013-02-21 0.005127238 0.006119520 0.007124420 0.008121286 0.009116649  0.01014833  0.01113423  0.01215559  0.01317405  0.01421867  0.01521707
2013-02-22 0.005119219 0.006145185 0.007138471 0.008144390 0.009142264  0.01013864  0.01117136  0.01215826  0.01318065  0.01420015  0.01524582
2013-02-23 0.005120808 0.006143740 0.007170751 0.008165050 0.009171994  0.01017089  0.01116827  0.01220205  0.01318996  0.01421339  0.01523392
2013-02-24 0.005105586 0.006110114 0.007134052 0.008162074 0.009157352  0.01016529  0.01116516  0.01216353  0.01319833  0.01418721  0.01521165
2013-02-25 0.005026133 0.006076609 0.007082108 0.008107036 0.009136051  0.01013229  0.01114120  0.01214204  0.01314137  0.01417717  0.01516701
           cum.prod.16 cum.prod.17 cum.prod.18 cum.prod.19 cum.prod.20
2013-02-20  0.01619964  0.01724359  0.01830398  0.01928576  0.02034408
2013-02-21  0.01621330  0.01725003  0.01829506  0.01935654  0.02033935
2013-02-22  0.01624524  0.01724248  0.01828025  0.01932634  0.02038890
2013-02-23  0.01628066  0.01728110  0.01827936  0.01931819  0.02036534
2013-02-24  0.01623318  0.01728095  0.01828237  0.01928161  0.02032147
2013-02-25  0.01619243  0.01721496  0.01826374  0.01926613  0.02026633
于 2013-02-26T01:22:22.203 に答える