r - 将矩阵拆分为 R 中的多对列

Question

使用 R
我有一个 10 行 X 6 列的矩阵。
我需要将它拆分为子矩阵，通过对不重叠的列进行分组。

即矩阵有 A、B、C、D、E、F 列，我需要提取由 AB、CD 和 EF 列形成的 3 个不同的矩阵(或 data.frames 或金融包中的任何对象，如 zoo 或 timeSeries)。

PS:矩阵包含财务数据系列，任何一对列都有日期列和 Assets 净值列

Answer 1

使用一些虚拟数据(注意你必须有一个数据框，否则 R 不允许你在矩阵中保存日期和数值 [除非它们都被转换为字符或原始数字表示])

set.seed(42)
df <- data.frame(A = Sys.Date() + 0:9, B = rnorm(10),
                 C = Sys.Date() - 0:9, D = rnorm(10),
                 E = Sys.Date() - 20:29, F = rnorm(10))

> head(df)
           A          B          C          D          E          F
1 2013-04-05  1.3709584 2013-04-05  1.3048697 2013-03-16 -0.3066386
2 2013-04-06 -0.5646982 2013-04-04  2.2866454 2013-03-15 -1.7813084
3 2013-04-07  0.3631284 2013-04-03 -1.3888607 2013-03-14 -0.1719174
4 2013-04-08  0.6328626 2013-04-02 -0.2787888 2013-03-13  1.2146747
5 2013-04-09  0.4042683 2013-04-01 -0.1333213 2013-03-12  1.8951935
6 2013-04-10 -0.1061245 2013-03-31  0.6359504 2013-03-11 -0.4304691

一个简单的方法是为你想要的列形成一个索引——这里我选择了每对的第一列，1、3、5等。

start <- seq(1, by = 2, length = ncol(df) / 2)

然后，我们 lapply在 start 中的指数并从我们的数据框中选择 i th 和 i第 + 1列其中 i从 start 获取每个索引依次 ( df[i:(i+1)] )

sdf <- lapply(start, function(i, df) df[i:(i+1)], df = df)

这使:

> sdf
[[1]]
            A           B
1  2013-04-05  1.37095845
2  2013-04-06 -0.56469817
3  2013-04-07  0.36312841
4  2013-04-08  0.63286260
5  2013-04-09  0.40426832
6  2013-04-10 -0.10612452
7  2013-04-11  1.51152200
8  2013-04-12 -0.09465904
9  2013-04-13  2.01842371
10 2013-04-14 -0.06271410

[[2]]
            C          D
1  2013-04-05  1.3048697
2  2013-04-04  2.2866454
....

> str(sdf)
List of 3
 $ :'data.frame':   10 obs. of  2 variables:
  ..$ A: Date[1:10], format: "2013-04-05" "2013-04-06" ...
  ..$ B: num [1:10] 1.371 -0.565 0.363 0.633 0.404 ...
 $ :'data.frame':   10 obs. of  2 variables:
  ..$ C: Date[1:10], format: "2013-04-05" "2013-04-04" ...
  ..$ D: num [1:10] 1.305 2.287 -1.389 -0.279 -0.133 ...
 $ :'data.frame':   10 obs. of  2 variables:
  ..$ E: Date[1:10], format: "2013-03-16" "2013-03-15" ...
  ..$ F: num [1:10] -0.307 -1.781 -0.172 1.215 1.895 ...

将子数据框保存在列表中的一个优点是您可以使用循环或工具(如 lapply)对子数据框应用函数或其他操作。或 sapply例如。