我正在寻找一种在 R 中使用 for 循环或其他方法重命名多个对象的列的方法。 最终，我希望能够将每个 Stock 对象的行绑定到一个大型数据框中，但由于列名不同而无法。示例如下：
AAPL <-
Date AAPL.Open AAPL.High AAPL.Low AAPL.Close AAPL.Volume AAPL.Adjusted Stock pct_change
2020-05-14 304.51 309.79 301.53 309.54 39732300 309.54 AAPL 0.61
2020-05-15 300.35 307.90 300.21 307.71 41561200 307.71 AAPL -0.59
GOOG <-
Date GOOG.Open GOOG.High GOOG.Low GOOG.Close GOOG.Volume GOOG.Adjusted Stock pct_change
2020-05-14 1335.02 1357.420 1323.910 1356.13 1603100 1356.13 GOOG 0.50
2020-05-15 1350.00 1374.480 1339.000 1373.19 1705700 1373.19 GOOG 1.26
对于此示例，我有 2 个对象(AAPL 和 GOOG(，但实际上我会使用更多对象。我可以创建一个 for 循环来迭代每个对象，并将每个对象的第 2 列重命名为"打开"，将第 3 列重命名为"高"，将第 4 列重命名为"低"吗,....等等，这样我就可以将所有这些对象绑定在一起吗？
我已经有一个名为"股票"的列，所以我不需要列名称的股票代码部分。
使用quantmod我们可以读取一组股票代码，将它们的名称清理干净并rbind()到单个数据框中。
此答案中说明了三个关键功能，包括：
-
使用
get()在将对象加载到内存后访问quantmod::getSymbols()写入的对象。 -
使用传递到
lapply()的符号名称向每个数据框添加symbol列。
将 getSymbols()写入的数据框列的xts对象中作为行名存储的日期的转换。
首先，我们将使用getSymbols()从 yahoo.com 读取数据。
library(quantmod)
from.dat <- as.Date("12/02/19",format="%m/%d/%y")
to.dat <- as.Date("12/06/19",format="%m/%d/%y")
theSymbols <- c("AAPL","AXP","BA","CAT","CSCO","CVX","XOM","GS","HD","IBM",
"INTC","JNJ","KO","JPM","MCD","MMM","MRK","MSFT","NKE","PFE","PG",
"TRV","UNH","UTX","VZ","V","WBA","WMT","DIS","DOW")
getSymbols(theSymbols,from=from.dat,to=to.dat,src="yahoo")
# since quantmod::getSymbols() writes named data frames, need to use
# get() with the symbol names to access each data frame
head(get(theSymbols[[1]]))
> head(get(theSymbols[[1]]))
AAPL.Open AAPL.High AAPL.Low AAPL.Close AAPL.Volume AAPL.Adjusted
2019-12-02 267.27 268.25 263.45 264.16 23621800 262.8231
2019-12-03 258.31 259.53 256.29 259.45 28607600 258.1370
2019-12-04 261.07 263.31 260.68 261.74 16795400 260.4153
2019-12-05 263.79 265.89 262.73 265.58 18606100 264.2359
在说明了如何在全局环境中访问符号对象之后，我们将使用lapply()从行名称中提取日期，清理列标题，并将符号名称编写为每个符号的数据对象的列。
# convert to list
symbolData <- lapply(theSymbols,function(x){
y <- as.data.frame(get(x))
colnames(y) <- c("open","high","low","close","volume","adjusted")
y$date <- rownames(y)
y$symbol <- x
y
})
最后，我们将数据框列表转换为单个数据框。
#combine to single data frame
combinedData <- do.call(rbind,symbolData)
rownames(combinedData) <- 1:nrow(combinedData)
。和输出：
> nrow(combinedData)
[1] 120
> head(combinedData)
open high low close volume adjusted date symbol
1 267.27 268.25 263.45 264.16 23621800 262.8231 2019-12-02 AAPL
2 258.31 259.53 256.29 259.45 28607600 258.1370 2019-12-03 AAPL
3 261.07 263.31 260.68 261.74 16795400 260.4153 2019-12-04 AAPL
4 263.79 265.89 262.73 265.58 18606100 264.2359 2019-12-05 AAPL
5 120.31 120.36 117.07 117.26 5538200 116.2095 2019-12-02 AXP
6 116.04 116.75 114.65 116.57 3792300 115.5256 2019-12-03 AXP
>
如果你能保证这些列的顺序，这应该可以做到：
for(df in list(AAPL, GOOG))
colnames(df) <- c("Date", "Open", "High", "Low", "Close", "Volume", "Adjusted", "Stock", "pct_change")
使用lapply，我们可以遍历list并用sub删除列名中的前缀。 这可以在没有任何外部包的情况下完成
lst1 <- lapply(list(AAPL, GOOG), function(x) {
colnames(x) <- sub(".*\.", "", colnames(x))
x})