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主页 / user-217237

mr.T's questions

Martin Hope
mr.T
Asked: 2022-01-08 17:06:14 +0000 UTC

从整个工作表中删除元素(不起作用)

  • 1

我有一张vecs里面有矢量的表格

set.seed(356)
vecs <- list()
for(i in 1:10) vecs[[i]] <- sample(1:100,100,replace = T)

这里

 head(vecs)
    [[1]]
      [1]  74  32   2  18  52  85  51  96  17  66   2  92  76  95  75  62  55  40  12  99  43  10  30  70  52
     [26]  98  61  34  26  37  38  48  81  53  49  18  20  97  59  49  58  44  13   2  90  27   6  39  90  36
     [51]   6  77  25  71  35  78  37  90  96  90  31 100  27  34  59  69  60  14  87  77   2  71  69   2  25
     [76]  47  87  91  33  13  44  31  39  70  25  82  73  72  50  21  51  86   6  36  88  74   7  15  99  13
    
    [[2]]
      [1] 25  9 73  9 57  8 16 81 75 61 86  6 80 34 43 92 42 56 85 15 50 93 21 61 95 64  9 27 79 76 74 78 48 47
     [35] 67 91 30 45 13 84 55 58 20 64 60 12 69 16 68 82 62 21 49 18 19 62 85 80 35 83 83 25 33 85 21  3 44 25
     [69] 70  3  8 43 38 91 98 32 27 72 89 33 26 21 40 10 67  2 90 25  9 36 61 85 94 34 29 27 84 40 46  3
    ..................
    .........
    ....
    ..

我需要从工作表中删除vecs出现次数较少的元素,并且仅在没有这些元素的情况下n返回vecs

li2 <- vecs  # создадим новый лист
n <- 5    # зададим число "n"

让我们计算一下每个元素在整个工作表中出现的次数vecs

tb <- table(unlist(vecs)) # весь лист перекодируем в вектор
> tb

  **1**   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  **15**  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27 
  **5**  16  11  10   7  11   7  11  11  10  10  14  13  10   **5**   6   6  11   8  11  12  10   6   8  14  16   9 
 28  29  30  31  32  33  34  35  36  37  **38**  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54 
  9  11  12   9   7   8  15   8  11   7   **5**  12  10  12   7  10  12   7  11  14   7  11   8  14  10   9   6 
 55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72  73  74  75  **76**  77  78  79  80  81 
  7   8   8   8   8  12  17  12  12   6   8  10  14  10  14  15  12  11   8  15  13   **5**   9  11   9   7   7 
 82  83  84  85  86  87  88  89  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 
 12   8  15  12   5  10  13   8  15   6  11   6  13  11  10   5  13   9  12 

可以看出有出现5次以下的值,我们计算并调用bad.values

 bad.values <- as.numeric(  names(tb[tb<=n])  )
> bad.values
[1]  1 15 38 76 86 97

然后我写了一个函数f,它接受一个向量,检查它的存在bad.values并删除它们

f <- function(x)  x[  -which(x %in% bad.values)  ]

遍历列表中的每个向量vecs2并应用 fun。f

vecs2 <- lapply(vecs2, f)

现在我们检查“清理过的”表 vecs2 ,元素的最小重复次数应该大于 5,但实际上

min(table(unlist(vecs2)))
[1] 3

这就是“已清理”的 vecs2 工作表的样子,一些向量已被完全删除......

> vecs2
[[1]]
 [1]  74  32   2  18  52  85  51  96  17  66   2  92  95  75  62  55  40  12  99  43  10  30  70  52  98  61
[27]  34  26  37  48  81  53  49  18  20  59  49  58  44  13   2  90  27   6  39  90  36   6  77  25  71  35
[53]  78  37  90  96  90  31 100  27  34  59  69  60  14  87  77   2  71  69   2  25  47  87  91  33  13  44
[79]  31  39  70  25  82  73  72  50  21  51   6  36  88  74   7  99  13

[[2]]
 [1] 25  9 73  9 57  8 16 81 75 61  6 80 34 43 92 42 56 85 50 93 21 61 95 64  9 27 79 74 78 48 47 67 91 30
[35] 45 13 84 55 58 20 64 60 12 69 16 68 82 62 21 49 18 19 62 85 80 35 83 83 25 33 85 21  3 44 25 70  3  8
[69] 43 91 98 32 27 72 89 33 26 21 40 10 67  2 90 25  9 36 61 85 94 34 29 27 84 40 46  3

[[3]]
integer(0)

[[4]]
 [1] 13 25 69 90  3 60 24 64 33 94 66 90 20 71 14 29  3 67 11 21 57 88 24 84 99 65 54 59 52 72 89 71 39 69
[35] 94 25 65 80 47 17 61 60 73 71  2 92 99 65 80 51 82 78 18 46 79 60 74 39 41 75 39 11 98 61 63 22 22 14
[69] 48 41 46  2  8 63 81 96 43 66 87  5 47 78 41 30 88 31 62 81 25 85 44 54 75 57  6 69

帮助我了解我做错了什么

r
  • 1 个回答
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Martin Hope
mr.T
Asked: 2020-03-22 16:30:30 +0000 UTC

将绝对值转移到归一化值的范围内,反之亦然

  • 0

我正在学习如何使用神经网络进行回归并遇到这样的问题有一个样本х1 #这只是一个片段,来自矩阵的一行(仅示例)

x1 <- c(100,300,150) 

有一个目标值可以预测у1

y1 <- 450

у1这只是一个延续х1

为清楚起见,画出

plot( c(x1,y1)  , t="b" ,col= 4,lwd=3)
lines(x1,col=2,t="b",lwd=3)
text(2,350,labels = "x1...values" , col=2,font = 2)
text(3,350,labels = "y1" , col=4,font = 2)

在此处输入图像描述

对于网络,需要对数据进行归一化处理,例如,在从零到 1 的范围内。让我们把它变成一个函数normalize

normalize <- function(x)   return((x- min(x)) / (max(x)-min(x)))

我们得到了归一化х1,我们称之为х2

x2 <- normalize(x1)

问题是我现在如何从中获得标准化的目标值у1?使网络可以正常学习 在此处输入图像描述

紧接着是下一个相关问题:当​​我从网络获得标准化响应时у2(нормализ. у1),如何将其转换回绝对值的答案?谢谢。

нейронные-сети
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Martin Hope
mr.T
Asked: 2020-02-16 23:35:02 +0000 UTC

从其逻辑画像(模式)重构功能

  • 0

创建一个向量х

set.seed(1)
x <- cumsum(rnorm(10))
plot(x,t="b")

X

现在让我们创建它的逻辑模式。我的意思是,我们只取一个向量х,从中选择两个点并通过逻辑条件将它们相互比较(第一个点大于第二个点?答案TRUE/FALSE),因此我们对 for 中两个点的所有可能组合进行х 排序这个我写了一个简单的函数to.logyc

to.logyc <- function(x){
cmb <- combn(length(x),2) # сзд. все комбинации индексов
logic.pattern <- rep(NA,ncol(cmb))

for(i in 1:ncol(cmb)){
  i1 <- cmb[1,i]
  i2 <- cmb[2,i]
  logic.pattern[i] <- x[i1] > x[i2]
}
return(logic.pattern)
}

to.logyc在向量上运行函数Х

 to.logyc(x)
 [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[17] FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[33] FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE

在输出我们得到了向量的逻辑向量(逻辑模式)Х

现在问题本身是如何Х根据这种逻辑模式恢复/重建风以获得这样的东西

rezult.pattern <- c(1,2,5,4,3,9,8,7,6,10)
plot(rezult.pattern,t="b")

在此处输入图像描述

可以比较,从逻辑的角度来看,模式是相同的

orig.logyc <- to.logyc(x)
 reconst.logyc <- to.logyc(rezult.pattern)
 all( orig.logyc == reconst.logyc)
[1] TRUE
r
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Martin Hope
mr.T
Asked: 2020-05-18 20:51:34 +0000 UTC

通过给定值通过函数查找矩阵中的索引

  • 0

我知道这是一项微不足道的任务,但有些东西不起作用......

有一个矩阵cbm,每列每行有两个值

opt <- seq(5,900,5)
cbm <- combn(opt,2)

有一个向量 хх有两个值

xx <- c( 105, 310)

需要在矩阵cbm中找到与向量的值对应的列的索引хх

我试过这样

IDX <- which(  cbm[1:2,] == xx )

但是我得到了一堆索引,并不清楚它们的含义,并且索引应该是一个,因为矩阵cbm 中没有重复值

我究竟做错了什么?我还要请你展示一下这是如何通过一个函数精确完成的, which 我可以把它做成一个循环,但是很枯燥

r
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Martin Hope
mr.T
Asked: 2020-11-12 01:49:11 +0000 UTC

如何将这条线延伸到未来

  • 2

我们有一个向量

vect <- c(1,3,7,4,12,8,14,9,21)
plot(vect,t="l")

在此处输入图像描述

选择两个点并在它们之间画一条线

i <- c(3,5)
points(i,vect[i],lwd=2,col=4)
segments(3,vect[3],5,vect[5],col=2,lwd=2,lty=3)

在此处输入图像描述

问题:如何将这条线延伸到未来 n 个值 在此处输入图像描述

并将这条线作为带有值的向量

r
  • 1 个回答
  • 10 Views
Martin Hope
mr.T
Asked: 2020-09-18 13:52:17 +0000 UTC

Read.table 无法正确读取数据

  • 1

有一个txt格式的数据集

<TICKER>,<PER>,<DATE>,<TIME>,<OPEN>,<HIGH>,<LOW>,<CLOSE>,<VOL>,<OI>
EURUSD,5,20180307,080500,1.24210,1.24219,1.24201,1.24214,117,0
EURUSD,5,20180307,081000,1.24217,1.24249,1.24212,1.24236,165,0
EURUSD,5,20180307,081500,1.24235,1.24279,1.24232,1.24259,251,0
EURUSD,5,20180307,082000,1.24260,1.24273,1.24238,1.24248,196,0
EURUSD,5,20180307,082500,1.24247,1.24262,1.24241,1.24259,173,0
EURUSD,5,20180307,083000,1.24257,1.24310,1.24242,1.24302,281,0
EURUSD,5,20180307,083500,1.24298,1.24327,1.24291,1.24310,204,0
итд

在“时间”行中,HHMMSS 格式应该有6位数字,但是当我尝试在“R”中读取文件时,时间读取不正确,文件的“上限”也是

d <- read.table(file = "C:/Users/TARAS/Desktop/OHLC.txt",header = T,sep = ",")
head(d)

 X.TICKER. X.PER.  X.DATE. X.TIME. X.OPEN. X.HIGH.  X.LOW. X.CLOSE. X.VOL. X.OI.
1    EURUSD      5 20180307   80500 1.24210 1.24219 1.24201  1.24214    117     0
2    EURUSD      5 20180307   81000 1.24217 1.24249 1.24212  1.24236    165     0
3    EURUSD      5 20180307   81500 1.24235 1.24279 1.24232  1.24259    251     0
4    EURUSD      5 20180307   82000 1.24260 1.24273 1.24238  1.24248    196     0
5    EURUSD      5 20180307   82500 1.24247 1.24262 1.24241  1.24259    173     0
6    EURUSD      5 20180307   83000 1.24257 1.24310 1.24242  1.24302    281 

如您所见,格式已更改为“HMMSS”

有时它会像这样发生

188    EURUSD      5 20180307  234000 1.24125 1.24137 1.24125  1.24134     45     0
189    EURUSD      5 20180307  234500 1.24130 1.24130 1.24111  1.24116     81     0
190    EURUSD      5 20180307  235000 1.24102 1.24115 1.24095  1.24096     89     0
191    EURUSD      5 20180307  235500 1.24097 1.24105 1.24092  1.24092     42     0
192    EURUSD      5 20180308       0 1.24091 1.24115 1.24091  1.24104     55     0
193    EURUSD      5 20180308     500 1.24103 1.24109 1.24102  1.24107     45     0
194    EURUSD      5 20180308    1000 1.24106 1.24107 1.24103  1.24105     37     0
195    EURUSD      5 20180308    1500 1.24106 1.24109 1.24100  1.24100     20     0
196    EURUSD      5 20180308    2000 1.24099 1.24102 1.24097  1.24098     21     0
197    EURUSD      5 20180308    2500 1.24099 1.24101 1.24096  1.24097     36     0
198    EURUSD      5 20180308    3000 1.24096 1.24110 1.24087  1.24109     81     0
199    EURUSD      5 20180308    3500 1.24108 1.24110 1.24106  1.24107     31         

如何解决?让我提醒您,.txt 文件中的所有内容都是正确的

r
  • 1 个回答
  • 10 Views
Martin Hope
mr.T
Asked: 2020-07-23 16:23:52 +0000 UTC

如何定义五分钟的时间段

  • 0

我正在尝试使 R 脚本自动运行。我需要每隔五分钟运行一次脚本。我这样做了

    while (TRUE) {

   Sys.sleep(300)

      print(Sys.time())

-------------
Основной код
-------------
}

但是由于主代码执行的时间比较长,会得到一个不可接受的强时间偏移量

[1] "2018-07-23 09:37:02 CEST"
[1] "2018-07-23 09:42:37 CEST"
[1] "2018-07-23 09:48:48 CEST"
[1] "2018-07-23 09:55:05 CEST"

我想这样做:在 while 循环中,不断检查 Sys.time() 的时间以及新的五分钟开始时 9:45:01 进一步 9:50:01 等等。运行脚本

但是根据这个五分钟的定义,代码应该是什么样子?谁知道?或者有其他方法吗?提前感谢您的回复

r
  • 1 个回答
  • 10 Views
Martin Hope
mr.T
Asked: 2020-03-04 22:48:33 +0000 UTC

R中的单词大小写

  • 5

有一个带有单词的向量

 # текст
text <- c("R is a very essential tool for data analysis. While it 
          is regarded as domain specific, it is a very complete programming 
          language. Almost certainly, many people who would benefit from
          using R, do not use it")
# разбиваю текст на вектор сo словами с пом. пакета stringr
text <- unlist(    stringr::str_match_all(text , '\\w+\\b')   )



 text
 [1] "R"           "is"          "a"           "very"        "essential"   "tool"        "for"        
 [8] "data"        "analysis"    "While"       "it"          "is"          "regarded"    "as"         
[15] "domain"      "specific"    "it"          "is"          "a"           "very"        "complete"   
[22] "programming" "language"    "Almost"      "certainly"   "many"        "people"      "who"        
[29] "would"       "benefit"     "from"        "using"       "R"           "do"          "not"        
[36] "use"         "it"    

我想在其中找到“使用”一词

text[text=="using"]
[1] "using"

一切都很好,一切都被找到了,但是如果你稍微改变一下寄存器

text[text=="Using"]
character(0)

找不到这个词

问题是如何使单词搜索不区分大小写?

r
  • 2 个回答
  • 10 Views
Martin Hope
mr.T
Asked: 2020-12-27 18:50:55 +0000 UTC

需要使用 Rccp 将 dtw 算法移植到 R

  • 1

R 有一个包含 dtw 算法的包,但它非常慢,我决定用从这里用 C++ 编写的 dtw 替换它 。我马上说,我只是在学习编程,R 是我的第一语言,我不熟悉其他语言,尤其是 c++,所以如果我不懂,请不要感到惊讶有些东西,哪怕是非常微不足道的东西……

我需要从函数中获取两个任意长度的向量作为输入,并给出这些向量之间的欧几里德距离作为接近度的度量,就是这样......尽可能快和尽可能短

所以我从上面的链接中获取代码并尝试使用 Rccp 将其集成到 R 但是它没有用,在我看来,一开始声明变量及其类型是不正确的

#include <Rcpp.h>

using namespace Rcpp;




DEFUN_DLD (dtw3, args, , "Find DTW of two signals with window")
{

  int nargin = args.length();

  if (nargin != 2)
    print_usage();

  Matrix A = args(0).array_value();
  Matrix B = args(1).array_value();

  octave_stdout << "Size of A is " << A.length() << std::endl;;
  octave_stdout << "Size of B is " << B.length() << std::endl;

  if (! error_state)
    {
      octave_idx_type n = A.length();
      octave_idx_type m = B.length();

      Matrix results (n + 1, m + 1);

      for(octave_idx_type i = 0; i <= n ; i++)
        for(octave_idx_type j = 0; j <= m ; j++)
          results(i, j) = octave_Inf;
      results(0, 0) = 0;

      octave_idx_type win = abs (n-m);

      double cost = 0;

      for(octave_idx_type i = 1 ; i <= n ; i++)
        for(octave_idx_type j = std::max(1, i-win) ; j <= std::min(m, i+win) ; j++)
          {
            cost = abs(A(i-1) - B(j-1));
            results(i, j) = cost + std::min(std::min(results(i-1,j),results(i,j-1)),results(i-1,j-1));
          }

      //octave_stdout << results << std::endl;
      return ovl(results(n, m));
    }
}

你能告诉我这段代码需要改变什么吗?

c++
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Martin Hope
mr.T
Asked: 2020-12-24 19:01:24 +0000 UTC

如何加速 dist() 函数

  • 1

有一个向量“x”和一个矩阵“y”

您需要快速计算“x”与矩阵“y”的每一行之间的欧氏距离

我通过编写自己的函数取代了标准函数“dist()”

штатная

system.time(for(i in 1:nrow(m)) {dist.ve[i] <- dist(rbind(x,m[i,]))})

   user  system elapsed 
   4.38    0.00    4.39

самописная

system.time(for(i in 1:nrow(m)) {dist.ve[i] <- euc.dist(x,m[i,])})
   user  system elapsed 
   0.65    0.00    0.67

但这还不够,我想加速到第二个零 0.0....

你还能想到什么?编码:

x <- rnorm(10)
m <- matrix(data = rnorm(1000000),ncol = 10)

euc.dist <- function(x1, x2) sqrt(sum((x1 - x2) ^ 2))

dist.ve <- rep(0,nrow(m)) # distance vector
system.time(for(i in 1:nrow(m)) {dist.ve[i] <- dist(rbind(x,m[i,]))})
system.time(for(i in 1:nrow(m)) {dist.ve[i] <- euc.dist(x,m[i,])})
r
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Martin Hope
mr.T
Asked: 2020-11-05 14:37:49 +0000 UTC

如何按条件从数据中隔离出某组数据

  • 2

有一个带有数据的数据框

dat
  cluster1 cluster2 cluster3 cluster4 cluster5 target.label
1        24        5       18       21       16            1
2         2       15       12        7       22            1
3        13       13       16       29       24            0
4        23       28       22       10        4            1
5         6       12       20       25       11            0
6        25       17       14       24       25            1
7        30       27        2        4       14            0
8        11        2       21        6        9            0
9        20       20       29       17       10            1
10        7       30       25       11       15            0
11       19        8       15        8       18            0
12        3       18        1       16       26            0
13       17        9       23       14        8            0
14        5        6        5       22       19            0
15        9       19        9       12       20            1
16       21        3        3       13       23            1
17       10       16        4       26        2            1
18       18        4       28        3        6            0
19       28       24        7       20       12            0
20        8       11       11       23        7            1
21       15       14        6       27       27            0
22       26       29       26       28       29            1
23       16        1       10        2       17            0
24        1        7       17       15       21            0
25       27       23       30        5       13            1
26       12       22       19        9       30            1

在数据中,我们有簇的列,每个簇的范围为 1 到 30,最后一列的目标值可以为 0 或 1

你需要在整个样本中找到至少重复10次的这样的线,并且在每个找到的重复的相同组中,target.label中“1”的数量相对于“0”必须超过70%

像这样

cluster1 cluster2 cluster3 cluster4 cluster5  target.label
1        24        5       18       21       16            1
2        24        5       18       21       16            1
3        24        5       18       21       16            0
4        24        5       18       21       16            1
5        24        5       18       21       16            1
6        24        5       18       21       16            1
7        24        5       18       21       16            1
8        24        5       18       21       16            0
9        24        5       18       21       16            1
10       24        5       18       21       16            1
.....
.....
......

这是找到的大于零的相同行......

这是如何实现的,重要的是它要尽可能快,因为会有很多这样的计算

r
  • 2 个回答
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Martin Hope
mr.T
Asked: 2020-10-07 20:18:07 +0000 UTC

hist() 函数,如何在其中进行等分

  • 2

我有一个"Р"带有观察值的矩阵(逐行),对于每一行我都计算分布hist()

破发 - 下注 50

A <- hist(P[n,],breaks = 50,plot = F)

但事实证明,矩阵的每一行 A$breaks都有不同的长度,尽管所有行的长度都"Р"相同,但如何确保 A$breaks 它们的大小始终相同

> head(P)
                P1        P2        P3        P4        P5        P6
 [9802,] -3.264212 -3.008633 -2.739602 -3.035536 -3.129696 -3.210405
 [9803,] -2.922858 -2.660034 -2.949140 -3.041128 -3.119975 -3.014846
 [9804,] -2.582244 -2.864561 -2.954390 -3.031385 -2.928724 -3.031385
 [9805,] -2.780997 -2.868646 -2.943775 -2.843604 -2.943775 -3.094031
 [9806,] -2.794781 -2.868306 -2.770272 -2.868306 -3.015358 -2.917324
 [9807,] -2.801911 -2.705737 -2.801911 -2.946172 -2.849998 -2.753824


> summary(P)
       P1                 P2                 P3                 P4                 P5                 P6          
 Min.   :-5.10760   Min.   :-5.36900   Min.   :-5.74779   Min.   :-6.29262   Min.   :-7.14529   Min.   :-8.36945  
 1st Qu.:-1.16145   1st Qu.:-1.17022   1st Qu.:-1.17861   1st Qu.:-1.18649   1st Qu.:-1.19516   1st Qu.:-1.20249  
 Median :-0.07062   Median :-0.07064   Median :-0.07154   Median :-0.07098   Median :-0.07052   Median :-0.07054  
 Mean   :-0.03485   Mean   :-0.03530   Mean   :-0.03575   Mean   :-0.03623   Mean   :-0.03673   Mean   :-0.03727  
 3rd Qu.: 1.09945   3rd Qu.: 1.10642   3rd Qu.: 1.11345   3rd Qu.: 1.12163   3rd Qu.: 1.12881   3rd Qu.: 1.13619  
 Max.   : 4.72881   Max.   : 5.05836   Max.   : 5.51505   Max.   : 6.10748   Max.   : 6.80844   Max.   : 7.68919  

将数据矩阵缩短为 6 列,实际上有 200 列,但我不知道如何制作 200 行的示例

r
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Martin Hope
mr.T
Asked: 2020-09-28 16:27:36 +0000 UTC

如何从“R”中的日期或时间中删除“分隔符(分隔符)”

  • 0

你能告诉我日期和时间吗

日期

> head(date)
[1] "31-10-2014" "31-10-2014" "31-10-2014" "31-10-2014" "31-10-2014" "31-10-2014"

和时间

> head(time)
[1] "01:35" "01:45" "01:50" "01:55" "02:00" "02:05"

你需要删除“分隔符”,这样就变成了这样

从日期中删除“-”

> head(date)
[1] "31102014" "31102014" "31102014" "31102014" "31102014" "31102014"

及时删除“:”

> head(time)
[1] "0135" "0145" "0150" "0155" "0200" "0205"

还有你需要在最后愚蠢地添加秒数“00”的时间

> head(time)
    [1] "013500" "014500" "015000" "015500" "020000" "020500"
r
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Martin Hope
mr.T
Asked: 2020-09-25 16:11:25 +0000 UTC

及时同步三个数据帧

  • 3

三个数据帧的长度略有不同,因为观察是在不同的时间进行的,

它们如何及时同步以仅保留所有三个帧中的那些观察结果并丢弃仅在不同帧中出现的那些观察结果

这是日期框架本身

> head(sec1)
        date  time   open   high    low  close vol
1 2016.09.06 08:45 3081.5 3082.5 3080.5 3080.5   6
2 2016.09.06 08:50 3081.5 3081.5 3079.5 3080.5   6
3 2016.09.06 08:55 3081.5 3082.5 3081.5 3082.5  19
4 2016.09.06 09:00 3083.5 3083.5 3081.5 3082.5  19
5 2016.09.06 09:05 3083.5 3085.5 3082.5 3085.5   8
6 2016.09.06 09:10 3086.5 3086.5 3084.5 3086.5  15
> head(sec2)
        date  time  open  high   low close vol
1 2016.09.13 13:00 95.34 95.40 95.33 95.39  36
2 2016.09.13 13:05 95.40 95.43 95.39 95.41  40
3 2016.09.13 13:10 95.42 95.44 95.40 95.42  37
4 2016.09.13 13:15 95.41 95.42 95.39 95.39  25
5 2016.09.13 13:20 95.40 95.41 95.38 95.38  21
6 2016.09.13 13:25 95.39 95.42 95.38 95.42  32
> head(sec3)
        date  time    open    high     low   close vol
1 2016.09.14 18:10 1.12433 1.12456 1.12431 1.12450 137
2 2016.09.14 18:15 1.12444 1.12459 1.12424 1.12455 139
3 2016.09.14 18:20 1.12454 1.12477 1.12446 1.12469 148
4 2016.09.14 18:25 1.12468 1.12474 1.12442 1.12453 120
5 2016.09.14 18:30 1.12452 1.12483 1.12442 1.12482 156
6 2016.09.14 18:35 1.12481 1.12499 1.12472 1.12474 126

输出应该是三个相同长度(nrow)的数据帧,所有数据帧的行应该有相同的日期和时间

r
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