R에 이전 값이 누락 된 날짜 추가 - 분기 별 일일 데이터로 변환

Question

누락 날짜에 이전 값을 추가하여 분기 별 데이터를 일별 데이터로 변환하려고합니다. 이 데이터는 다른 주식의 재무 비율로 구성됩니다. 내 데이터에는 시세와 날짜의 두 열로 구성된 행 레이블이 있습니다. 각 주식에 대해 반복되는 날짜가 있기 때문에 나는 종가를 무시하고 누락 된 날짜를 이전 값으로 다시 채우는 방법을 모르겠습니다.

> df_new 
        de eps  pe ps pb 
APD 2015-09-30 1.373 1.6 21.463 2.772 3.784 
APD 2015-12-31 1.325 1.68 21.284 2.893 3.805 
APD 2016-03-31 1.411 -2.19 56.114 3.254 4.491 
SWKS 2003-03-31 0.402 -0.04 <NA> <NA> <NA> 
SWKS 2003-06-30 0.397 -0.04 -2.289 1.518 0.929 
SWKS 2003-09-30 0.62 -0.29 -2.799 2.046 1.877 
SWKS 2003-12-31 0.643 0.03 -25.426 2.045 1.905 
SWKS 2004-03-31 0.657 -0.06 -32.004 2.641 2.579 
SWKS 2004-06-30 0.584 0.09 -37.18 1.825 1.782 
SWKS 2004-09-30 0.555 0.1 65.806 1.881 1.962 
SWKS 2004-12-31 0.525 0.09 45.823 1.777 1.912 

그리고 (매주 경우)은 다음과 같이 할 : 여기

는 데이터의 작은 샘플 지금까지 모습입니다

> df_new 
        de eps  pe ps pb 
APD 2015-09-30 1.373 1.6 21.463 2.772 3.784 
APD 2015-10-01 1.373 1.6 21.463 2.772 3.784 
APD 2015-10-02 1.373 1.6 21.463 2.772 3.784 
APD 2015-10-03 1.373 1.6 21.463 2.772 3.784 
... 
APD 2015-12-31 1.325 1.68 21.284 2.893 3.805 
APD 2016-01-01 1.325 1.68 21.284 2.893 3.805 
APD 2016-01-02 1.325 1.68 21.284 2.893 3.805 
APD 2016-01-03 1.325 1.68 21.284 2.893 3.805 
... 
APD 2016-03-31 1.411 -2.19 56.114 3.254 4.491 
APD 2016-04-01 1.411 -2.19 56.114 3.254 4.491 
APD 2016-04-02 1.411 -2.19 56.114 3.254 4.491 
APD 2016-04-03 1.411 -2.19 56.114 3.254 4.491 
... 
SWKS 2003-03-31 0.402 -0.04 <NA> <NA> <NA> 
SWKS 2003-04-01 0.402 -0.04 <NA> <NA> <NA> 
SWKS 2003-04-02 0.402 -0.04 <NA> <NA> <NA> 
SWKS 2003-04-03 0.402 -0.04 <NA> <NA> <NA> 
... 
SWKS 2003-06-30 0.397 -0.04 -2.289 1.518 0.929 
and so on... 

내가 답변 검색이 링크 : Add missing xts/zoo data with linear interpolation in R은 내가 원하는 것에 다소 가깝습니다. 나는 시세 기호로 무엇을 할 지 모르겠지만.

도움을 주셔서 감사합니다.

Answer 1

by을 사용하면 각 기호의 행에 표시된 익명의 기능을 적용 할 수 있습니다. 이 함수는 날짜의 격자 g을 생성하고 na.locf을 적용하는 데이터 프레임의 원래 행과 병합하여 NA 값을 채 웁니다. 마지막으로 do.call("rbind", ...)을 사용하여 다시 생성 된 "by" 개체를 넣습니다.

library(zoo) # na.locf 

df <- do.call("rbind", by(df_new, df_new$symbol, function(x) { 
    rng <- range(x$date, na.rm = TRUE) 
    g <- data.frame(date = seq(rng[1], rng[2], "day")) 
    na.locf(merge(x, g, all = TRUE)) 
})) 

참고 : 입력 df_new 재현 형태이다 : 당신의 빠른 응답 G. 그로 텐 디크에 대한

Lines <- " 
APD 2015-09-30 1.373 1.6 21.463 2.772 3.784 
APD 2015-12-31 1.325 1.68 21.284 2.893 3.805 
APD 2016-03-31 1.411 -2.19 56.114 3.254 4.491 
SWKS 2003-03-31 0.402 -0.04 <NA> <NA> <NA> 
SWKS 2003-06-30 0.397 -0.04 -2.289 1.518 0.929 
SWKS 2003-09-30 0.62 -0.29 -2.799 2.046 1.877 
SWKS 2003-12-31 0.643 0.03 -25.426 2.045 1.905 
SWKS 2004-03-31 0.657 -0.06 -32.004 2.641 2.579 
SWKS 2004-06-30 0.584 0.09 -37.18 1.825 1.782 
SWKS 2004-09-30 0.555 0.1 65.806 1.881 1.962 
SWKS 2004-12-31 0.525 0.09 45.823 1.777 1.912" 
df_new <- read.table(text = Lines, 
    col.names = c("symbol", "date", "de", "eps", "pe", "ps", "pb")) 
df_new$date <- as.Date(df_new$date)