R：循环遍历 csv 文件列表以更改日期格式并创建 XTS 对象答案

【问题标题】：R: Loop through a list of csv files to alter date format and create XTS objectsR：循环遍历 csv 文件列表以更改日期格式并创建 XTS 对象
【发布时间】：2016-07-21 17:33:58
【问题描述】：

我正在尝试导入 csv 文件并最终将它们转换为 R 中的 XTS 对象。

每个单独的 csv 格式为：

Date       Open    High    Low     Close    Volume
18-Jun-99   2.35    2.35    2.35    2.35    34000
21-Jun-99   2.35    2.35    2.35    2.35    57317
22-Jun-99   2.35    2.35    2.35    2.35    7000

这里的问题是日期，但是 lubridate 中的一个函数可以轻松地转换它。对于单个 csv，我的流程如下：

require(xts)
CAR.csv <- read.csv("CAR.csv", header = TRUE)
require(lubridate)
CAR.csv$Date <- dmy(CAR.csv$Date)
CAR.csv <- read.zoo(CAR.csv)
CAR.csv <- as.xts(CAR.csv)

但是，我需要为数百个文件执行此操作，因此我希望能够遍历所有文件。我现在被困在这一点上：

setwd("C:/Users/Administrator/Desktop/data")
library(xts)
temp = list.files(pattern="*.csv")
for (i in 1:length(temp)) assign(temp[i], read.csv(temp[i], header = TRUE))

我真的不知道如何将 dmy 函数仅应用于循环中的日期列，我希望任何可以为我指明正确方向的帮助。

具有正确日期格式的 csv 文件循环的先前版本是这样的：

setwd("C:/Users/Administrator/Desktop/data")
library(xts)
temp = list.files(pattern="*.csv")
toDate <- function(x) as.Date(x, origin = "2005-01-01")
for (i in 1:length(temp)) assign(temp[i], as.xts(read.zoo((temp[i]), header = TRUE, sep = ",", FUN = toDate)))

就完全可重现的示例而言，如果需要，这里是 csv 的 sample folder，但我怀疑这对于大多数有能力的 R 用户来说是直截了当的。

我当然会喜欢一些建议。

非常感谢

【问题讨论】：

标签： r xts

【解决方案1】：

setwd("C:/Users/Administrator/Desktop/data")
library(xts)
library(lubridate)

load_file <- function(file_name) {
  csv_file <- read.csv(file_name, header = TRUE)
  csv_file$Date.Time <- dmy(csv_file$Date.Time)
  csv_file <- read.zoo(csv_file)
  csv_file <- as.xts(csv_file)

  csv_file
}

list_of_files = list.files(pattern="*.csv")

data <- lapply(X = list_of_files, FUN = load_file)

代码通过定义一个函数来工作，当给定工作目录中的文件名时，该函数读取它，然后对该文件执行所需的转换。请注意，在您的示例数据中，日期列称为Date.Time，因此我更改了代码以反映这一点。

我没有使用循环，而是使用基本apply(...) 函数将该函数应用于文件名列表中的每个单独的文件名。此操作的输出是一个列表，其中包含您要转换的数据。要访问每个数据对象，请使用data[[1]] 等。

【讨论】：

您好@Alex，感谢您的帮助。是否认为使用函数和 lapply 将允许将 csv 文件分配给全局环境中的单个 XTS 对象，而不是单个对象？非常感谢。
我的荣幸。我上面代码中data 列表中的每个元素都是全局环境中的一个单独的XTS 对象。您可以命名每个元素 - 例如names(data) <- list_of_files 这样您就可以引用它们，例如 data['CDM.csv'] 或 data$CDM.csv，或者您可以将它们重新分配给其他名称 - 例如first_xts_objext <- data[[1]]。希望这会有所帮助。
另外，如果您想将每个单独的 XTS 对象分配给全局环境中的不同对象，您可以将 load_file 函数的最后一行更改为 assign(file_name, csv_file, envir = .GlobalEnv)。这应该会在全局环境中为您留下诸如CDM.csv 等名称的对象。

【解决方案2】：

只需将您的 for 循环更改为对单个文件执行的操作即可：

for (i in 1:length(temp)){
  assign("new.tmp", read.csv(temp[i], header = TRUE))
  new.tmp$Date <- dmy(new.tmp$Date)
  new.tmp <- read.zoo(new.tmp)
  assign(temp[i],as.xts(new.tmp))
}

这可能会花费一点时间，因为您会在每次循环迭代中多次复制整个对象，但我认为这是最简单的解决方案。

【讨论】：

感谢@snaut 这个方法的帮助。我喜欢这种方法。是否可以调整您的循环，使每个单独的 csv 在全局环境中成为单独的 XTS 对象？非常感谢
在这个循环中应该是这样，如果在全局环境中运行，assign(temp[i], value) 会为名为@987654323@ 的变量赋值。

【解决方案3】：

一般来说，我更喜欢在循环之前初始化一个列表，读取并处理该文件，然后将它们存储回列表中。

这种方法的主要优点是：

保持环境清洁
能够使用lapply 对所有加载的文件进行相同的处理
能够通过简单地按文件名或索引对其进行索引来提取/处理单个文件

代码示例：

paths.allFiles = list.files(pattern="*.csv") # Equivalent to "temp"
processedCSVs = list()

for(path.oneFile in paths.allFiles){ # hint: you can access the file names directly without indexing
  csv =  as.xts(read.zoo(path.oneFile, header = TRUE, sep = ",", FUN = toDate))
  processedCSVs[path.oneFile] = csv
}

lapply(processedCSVs, nrow) # Returns all the nrows of all files
nrow(processedCSVs[[1]]) # Returns the nrows of the indexed file only

【讨论】：