r - quantmod: buildData(,na.rm=FALSE) 丢弃时间序列的头部

Question

我想从 FRED 系列创建一个数据集，我使用 quantmod像这样打包:

library(quantmod)
getSymbols(c('FEDFUNDS', 'GDPPOT', 'DGS10'), src='FRED')
dat <- buildData(FEDFUNDS ~ DGS10 + GDPPOT, na.rm=FALSE)

我需要的是一个 xts 对象，其中包含最长时间序列中所有日期的观测值，以及填充较短时间序列的缺失值。在上面的例子中，我得到:

> head(dat, 2)
           FEDFUNDS DGS10 GDPPOT
1962-10-01     2.90  3.93 3141.6
1963-01-01     2.92    NA 3173.9
> head(FEDFUNDS, 2)
           FEDFUNDS
1954-07-01     0.80
1954-08-01     1.22
> head(DGS10, 2)
           DGS10
1962-01-02  4.06
1962-01-03  4.03
> head(GDPPOT, 2)
           GDPPOT
1949-01-01 1864.8
1949-04-01 1885.2

FEDFUNDS 系列被截断以匹配 DGS10 系列的最小日期值。我喜欢 buildData() 的便利函数，并且很想用它来完成这项任务，但我想知道如何才能保持缺失的观察结果。

非常感谢您的时间!

编辑:我不想使用合并的原因是某些数据系列具有不同的周期性，而且 buildData()自动处理。

Answer 1

您可以使用 merge.xts ，因为它填充了 NA自动地:

library(quantmod)
getSymbols('FEDFUNDS;DGS10'head(, src='FRED')
dat <- merge(FEDFUNDS, DGS10)
head(dat)
#            FEDFUNDS DGS10
# 1954-07-01     0.80    NA
# 1954-08-01     1.22    NA
# 1954-09-01     1.06    NA
# 1954-10-01     0.85    NA
# 1954-11-01     0.83    NA
# 1954-12-01     1.28    NA