r语言 - 如何使用数据帧列的子集执行矩阵点积



我有一个数据表,其中几(但不是全部)列是因素:

df = read.table(text = "
      date        stock   ret     DivYield PB  ROE
    1 2017-06-30  AAPL    0.05    0.050    12 0.10
    2 2017-06-30  GOOG    0.25    0.055    11 0.12
    3 2017-06-30  MSFT    -0.3    0.020    16 0.12
    4 2017-07-31  AAPL    -.02    0.055    11 0.10
    5 2017-07-31  GOOG    0.25    0.050    12 0.10
    6 2017-07-31  MSFT    0.01    0.025    14 0.12                
", header = TRUE)

我想将最后三列(我的"因子"列)乘以重量,然后将它们汇总在一起以计算 z得分::

factor.weights = c(0.3, 0.45, 0.25)
names(factor.weights) = c("DivYield", "PB", "ROE")

结果应该看起来像这样:

        date stock   ret   z.score
1 2017-06-30  AAPL   0.05  5.4400
2 2017-06-30  GOOG   0.25  4.9965
3 2017-06-30  MSFT  -0.30  7.2360
4 2017-07-31  AAPL  -0.02  4.9915
5 2017-07-31  GOOG   0.25  5.4400
6 2017-07-31  MSFT   0.01  6.3375

我通过上述

获得了上述
df.answer = data.frame(date = df$date, stock = df$stock, ret = df$ret, 
                   z.score = df$DivYield * factor.weights["DivYield"] + 
                             df$PB * factor.weights["PB"] + 
                             df$ROE * factor.weights["ROE"])

,但是我需要更聪明的东西,因为我的真实数据有数十列,而且我以编程方式确定factor.weights

关于如何在选择几列上进行这种矩阵乘法的任何想法?

这是使用base R

的解决方案
> factor.weights = c(0.3, 0.45, 0.25)
> names(factor.weights) = c("DivYield", "PB", "ROE")
> 
> # With base R
> df$answer <-  as.matrix(df[names(factor.weights)]) %*% factor.weights
> df[, setdiff(colnames(df), setdiff(names(factor.weights), "ret"))]
        date stock   ret answer
1 2017-06-30  AAPL  0.05 5.4400
2 2017-06-30  GOOG  0.25 4.9965
3 2017-06-30  MSFT -0.30 7.2360
4 2017-07-31  AAPL -0.02 4.9915
5 2017-07-31  GOOG  0.25 5.4400
6 2017-07-31  MSFT  0.01 6.3375

您需要转置DF,然后乘以您的因子。重量然后再次转置结果。如下:

df$z.score <- rowSums(t(t(df[,4:6]) * factor.weights))

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