r - 使用所有因素(包括缺失因素)合并拆分的 xts 列表

Question

如何快速有效地拆分和合并 xts对象 x使用比 x 引用的因素更大的因素列表？

这个简单的例子没有产生完整的因素列表(用零填充)。

a = cbind(value = runif(2), group = c(1,3))
x = xts(a, Sys.Date() + 1:nrow(a))
do.call(merge, c(split(x$value, x$group), fill = 0))

             value.1   value.3
2016-12-08 0.3403723 0.0000000
2016-12-09 0.0000000 0.5247683

我的解决方法是附加与所有组关联的虚拟值，然后拆分和合并，然后删除虚拟值，如

all.groups = 1:5
x.all.groups = xts(cbind(value = 0, f = all.groups), Sys.Date()-1:length(all.groups)) 
x = rbind(x,x.all.groups)
as.xts(do.call(merge, c(split(x$value, x$group), fill = 0)))[!(index(x) %in% index(x.all.groups)),]

             value.1 value.2 value.3 value.4 value.5
2016-12-08 0.3455855       0 0.00000       0       0
2016-12-09 0.0000000       0 0.16545       0       0

另一种解决方法是在操作之间附加缺失组列表 split和 merge .

但是，这些解决方案似乎过于笨重。有什么建议么？有没有更好的方法来利用 split (或其他一些功能)及其参数？

Answer 1

这是一个 tidyverse 解决方案。请注意，xts 对象是引擎盖下的矩阵，因此它们都是相同的类型。因此，首先转换为 data.frame 并为因子分配特定级别，然后在该因子上展开。

x %>% as.data.frame %>% 
  mutate(date = row.names(.),
         group = factor(.$group, levels = 1:5)) %>% 
  spread(group, value, fill = 0, drop = FALSE)


        date         1 2         3 4 5
1 2016-12-08 0.2238529 0 0.0000000 0 0
2 2016-12-09 0.0000000 0 0.6423199 0 0