将 xts 对象列表写入 excel答案

【问题标题】：write list of xts objects to excel将 xts 对象列表写入 excel
【发布时间】：2018-12-06 14:13:18
【问题描述】：

我有一个包含 337 个 XTS 对象的列表，如下所示：

> head(blowup.instances)
$`AERI.US.Equity`
           AERI.US.Equity
2015-04-24     -0.6363379

$SRPT.US.Equity
           SRPT.US.Equity
2013-11-12     -0.6400985
2016-01-15     -0.5485299

$PTCT.US.Equity
           PTCT.US.Equity
2016-02-23      -0.616419

当我尝试将它们写入 csv 时，它不起作用：

> write.csv(blowup.instances, "blowupInstances.csv")
Error in (function (..., row.names = NULL, check.rows = FALSE, check.names = TRUE,  : 
  arguments imply differing number of rows: 1, 2, 3, 7, 4, 9, 5, 6, 18, 37, 8, 10, 78, 25, 11, 12, 20, 59, 17, 19, 27, 29, 16, 14, 31, 15, 51, 28, 54

现在我知道为什么这不起作用，但我想知道一个解决方案，而不是写出一个充满NA 值的大型数据框，我必须在 Excel 中删除这些值。有什么想法吗？

【问题讨论】：

您可以在write.csv() 函数中尝试row.names = FALSE 参数来解决该错误。但是，您可以通过删除 NA 值来阐明您的意思，并且一个可重现的示例会有所帮助。

标签： r list time-series xts zoo

【解决方案1】：

看起来blowup.instances 是一个列表。不要将列表写入文件。

假设是这种情况，您可以执行以下任一操作：

syms <- names(blowup.instances)

lapply(syms, FUN = function(sym) {
  write.zoo(x = blowup.instances[[sym]], file = paste0(sym, "-data.csv"))
})

或者：

res <- do.call(cbind, blowup.instances)
write.zoo(res, file = "crosssecdata.csv")

我推荐第一种方法。将每个符号的数据放在单独的文件中。

【讨论】：

第一种方法并不是我想要的，第二种方法会发出大量的 NA 值，我可以在 excel 中处理这些值，但会有点痛苦。上面的人有一个非常好的解决方案。

【解决方案2】：

如果您要将 xts 对象列表读入 Excel，您可能需要将其转换为平面文件。下面的代码将每个xts 对象转换为一个数据框，其中每一行都包含xts 对象名称及其日期和值。 tidyverse 中 purrr 包中的 map_dfr 函数用于循环列表中的 xts 对象并将结果组合到单个数据帧中。

library(xts) 
 library(tidyverse)
#
#  combine list of xts objects into a single data frame with equity names and dates
# 

  df_out <- map_dfr(blowup.instances, function(y) data_frame(Name = names(y), Date = index(y), value=as.vector(coredata(y))) )
#
#   write as csv flat file
#
  write.csv(df_out, file="blowupInstances.csv", row.names = FALSE)

写入文件的数据帧为

df_out
# A tibble: 4 x 3
  Name           Date       value
  <chr>          <date>     <dbl>
1 AERI.US.Equity 2018-06-27 -0.5 
2 SRPT.US.Equity 2018-06-26 -0.64
3 SRPT.US.Equity 2018-06-27 -0.55
4 PTCT.US.Equity 2018-06-20 -0.7

这里的数据是我做的一个简单的例子集。

【讨论】：

我忘了检查这个，最后使用 for 循环做了一些非常相似的事情，但是你的版本更干净！谢谢，感谢您的回复。