applicare rapidamente xts operazioni vettoriali attraverso un'ampia zoo oggetti in R

Question

Questa è davvero un'estensione della mia domanda ieri dove ho imparato a conoscere apply.weekly. Questa grande opera, ma voglio fare questo su oggetti zoo di larghezza. Se uso apply.weekly su una vasta zoo riassume le colonne, quindi esegue l'aggregazione settimanale:

> library(xts)
> set.seed(2001)
> zoo.daily <- zoo(data.frame(a=rnorm(20), b=rnorm(20), c=rnorm(20)), order.by=as.Date("2001-05-25") + 0:19)
> apply.weekly(zoo.daily, sum)
2001-05-27 2001-06-03 2001-06-10 2001-06-13 
  1.091999  -3.017688   3.842305   2.045370 
> apply.weekly(zoo.daily[, 1] + zoo.daily[, 2] + zoo.daily[, 3], sum) 
2001-05-27 2001-06-03 2001-06-10 2001-06-13 
  1.091999  -3.017688   3.842305   2.045370 

Ho provato la famiglia apply degli operatori, ma quelli sembrano mettere a nudo fuori l'indice data di zoo. Posso farlo in un ciclo for, ma è davvero molto tempo (molto, molto di più di un fattore di quattro più lento rispetto alla funzione aggregate su as.yearmon periodicità). Ecco il ciclo for:

week.ends <- index(zoo.daily[endpoints(zoo.daily, "weeks")[-1], ])
num.weeks <- nweeks(zoo.daily)
num.stocks <- ncol(zoo.daily)
zoo.weeks <- zoo(matrix(NA, num.weeks, num.stocks), order.by=week.ends)
for (i in seq(num.stocks)) {
    zoo.weeks[, i] <- apply.weekly(zoo.daily[, i], mean)
}

Quali opere (vale a dire, mantiene ogni vettore indipendente):

2001-05-27 -0.36663040 -0.108648725  0.8392788
2001-06-03  0.33032998  0.003025018 -0.7644534
2001-06-10  0.07816992  0.620198931 -0.1494681
2001-06-13  0.02114608  0.956226189 -0.2955824

C'è un modo di operare rapidamente su tutte le colonne con apply.weekly? Grazie!

UPDATE: Joshua Ulrich fa notare che ho bisogno di una funzione di conoscenza di colonna (come colMeans o colSums). Quando faccio questo, ottengo le risposte corrette, ma come matrice trasposta. Devo solo riclassificare e andare avanti? O devo un / sbagliato opzione di impostazione?

> apply.weekly(zoo.daily, colSums)
        [,1]        [,2]       [,3]        [,4]
a -1.0998912  2.31230989  0.5471894  0.06343824
b -0.3259462  0.02117512  4.3413925  2.86867857
c  2.5178365 -5.35117351 -1.0462765 -0.88674717

Answer 1

È necessario utilizzare una funzione di colonna-aware in apply.weekly. Ad esempio, l'uso colSums invece di sum o colMeans invece di mean.

I più recenti revisioni dei xts su R-forgia dare l'uscita in basso. La versione attualmente in CRAN restituisce i dati trasposti.

# install.packages("xts", repos="http://r-forge.r-project.org")
> apply.weekly(zoo.daily, colSums)
                     a           b          c
2001-05-27 -1.09989120 -0.32594617  2.5178365
2001-06-03  2.31230989  0.02117512 -5.3511735
2001-06-10  0.54718941  4.34139252 -1.0462765
2001-06-13  0.06343824  2.86867857 -0.8867472
> apply.weekly(zoo.daily, colMeans)
                     a            b          c
2001-05-27 -0.36663040 -0.108648725  0.8392788
2001-06-03  0.33032998  0.003025018 -0.7644534
2001-06-10  0.07816992  0.620198931 -0.1494681
2001-06-13  0.02114608  0.956226189 -0.2955824

Se è necessario utilizzare una funzione personalizzata, è possibile utilizzare una combinazione di apply.weekly e apply:

> apply.weekly(zoo.daily, function(x) apply(x,2,mean))
                     a            b          c
2001-05-27 -0.36663040 -0.108648725  0.8392788
2001-06-03  0.33032998  0.003025018 -0.7644534
2001-06-10  0.07816992  0.620198931 -0.1494681
2001-06-13  0.02114608  0.956226189 -0.2955824