将列表中的元素与同一时期另一个列表中的列相乘答案

【问题标题】：Multiplying element in list with columns in another list in the same period将列表中的元素与同一时期另一个列表中的列相乘
【发布时间】：2019-02-23 01:41:39
【问题描述】：

我有这两个列表。

library(tidyquant)

standin1<-cbind(c("AAPL","JPM"),c("MSFT","FB"))
wantedstocks<-unique(c(standin1))
eeee<-tq_get(wantedstocks,"stock.prices", from = "2015-01-01", to = "2015-01-27")
prices_tbl1<-split(eeee,eeee$symbol)
prices_tbl2<-lapply(prices_tbl1,function(x) xts(x$adjusted,x$date))
prices_tbl3<-do.call(merge,prices_tbl2) #combine xts objects
split_prices_into_years<-split.xts(prices_tbl3,f="weeks",k=1)
jjj<-split_prices_into_years[2:4]
tt<-lapply(jjj, function(x) x[1,])

jjj
[[1]]
              FB      JPM     MSFT      AAPL
2015-01-05 77.19 55.15255 42.39050  99.43689
2015-01-06 76.15 53.72248 41.76831  99.44625
2015-01-07 76.15 53.80447 42.29900 100.84071
2015-01-08 78.18 55.00679 43.54335 104.71526
2015-01-09 77.74 54.05040 43.17737 104.82755

[[2]]
              FB      JPM     MSFT      AAPL
2015-01-12 76.72 53.58586 42.63753 102.24452
2015-01-13 76.45 53.59496 42.41794 103.15231
2015-01-14 76.28 51.74593 42.05195 102.75926
2015-01-15 74.05 50.08816 41.61278  99.97034
2015-01-16 75.18 50.94437 42.30815  99.19356

[[3]]
              FB      JPM     MSFT     AAPL
2015-01-20 76.24 50.74397 42.44539 101.7485
2015-01-21 76.74 50.90794 42.01535 102.5253
2015-01-22 77.65 52.45639 43.12246 105.1925
2015-01-23 77.83 51.62751 43.16822 105.7353

> tt
[[1]]
              FB      JPM    MSFT     AAPL
2015-01-05 77.19 55.15255 42.3905 99.43689

[[2]]
              FB      JPM     MSFT     AAPL
2015-01-12 76.72 53.58586 42.63753 102.2445

[[3]]
              FB      JPM     MSFT     AAPL
2015-01-20 76.24 50.74397 42.44539 101.7485

我想将 jjj 列表中的每一列与 tt 列表中的相应元素相乘。这样

             FB                    
2015-01-05 77.19               2015-01-05 5958.296 
2015-01-06 76.15      FB       2015-01-06 5878.019
2015-01-07 76.15 (X)  77.19 =  2015-01-07 5878.019             
2015-01-08 78.18               2015-01-08 6034.714
2015-01-09 77.74               2015-01-09 6000.751


          FB                    
2015-01-12 76.72               2015-01-12 5958.296 
2015-01-13 76.45      FB       2015-01-13 5865.244
2015-01-14 76.28  (X) 76.72  = 2015-01-14 5852.202             
2015-01-15 74.05               2015-01-15 5681.116
2015-01-16 75.18               2015-01-16 5767.81

等等。所以我希望输出与 jjj 的形式相同，只是将 tt 中的元素相乘，如上所示。非常感谢任何帮助。

【问题讨论】：

每个人的编码风格都是他们自己的，但我会提倡一些空白。谷歌有一个经常被引用的style guide。
是的，我明白了，这只是一个快速代码，用于指出我的问题，因此可以复制。

标签： r list multiple-columns xts multiplication

【解决方案1】：

不是很漂亮，但可以通过循环完成工作：

result_list <- list(length=length(jjj))
for(i in 1:length(jjj)) {
    result_list[[i]] <- as.matrix(jjj[[i]]) * matrix(rep(tt[[i]], nrow(jjj[[i]])), ncol=ncol(tt[[i]]), byrow=T)
}

或sapply，但不是更漂亮：

sapply(1:length(jjj), function(i) as.matrix(jjj[[i]]) * matrix(rep(tt[[i]], nrow(jjj[[i]])), ncol=ncol(tt[[i]]), byrow=T))

【讨论】：

【解决方案2】：

如果我们将每个matrix 或data.frame 的尺寸从jjj 标准化为tt 的尺寸，则乘积将简单地将列表中的每个元素相乘。

首先，我们整理了一个更简单的数据示例

list1 <- list( data.frame(COL1 = c(1,2,3,4), 
                          COL2 = c(5,6,7,8)),
               data.frame(COL1 = c(2,2,2,2), 
                          COL2 = c(3,3,3,3)))

list2 <- list( data.frame(COL1 = c(2), 
                          COL2 = c(3)),
               data.frame(COL1 = c(3), 
                          COL2 = c(2))
               )

> list1
[[1]]
  COL1 COL2
1    1    5
2    2    6
3    3    7
4    4    8

[[2]]
  COL1 COL2
1    2    3
2    2    3
3    2    3
4    2    3

> list2
[[1]]
  COL1 COL2
1    2    3

[[2]]
  COL1 COL2
1    3    2

multm 函数将 data.frame df2 标准化为 df1 的维度，并返回两者之间的乘积。

multm <- function(df1, df2) {
    m1 <- as.matrix(df1)
    m2 <- as.matrix(df2)
    m2 <- matrix(rep(as.vector(m2), nrow(m1)), ncol=ncol(m1), byrow=T)
    as.data.frame(m1 * m2)
}

最后我们将函数应用于两个列表的每个元素

lapply(1:length(list1), FUN=function(x){multm(list1[[x]], list2[[x]])})

[[1]]
  COL1 COL2
1    2   15
2    4   18
3    6   21
4    8   24

[[2]]
  COL1 COL2
1    6    6
2    6    6
3    6    6
4    6    6

【讨论】：

感谢您提供另一种方法：D

【解决方案3】：

你可以试试：

lapply(1:length(jjj),
       function(k) mapply("*", as.data.frame(jjj[[k]]), jjj[[k]][1,]))
#returns
[[1]]
          AAPL       FB      JPM     MSFT
[1,]  9887.695 5958.296 3041.803 1796.954
[2,]  9888.626 5878.019 2962.932 1770.580
[3,] 10027.287 5878.019 2967.454 1793.076
[4,] 10412.559 6034.714 3033.765 1845.824
[5,] 10423.726 6000.751 2981.017 1830.310

[[2]]
         AAPL       FB      JPM     MSFT
[1,] 10453.94 5885.959 2871.444 1817.959
[2,] 10546.76 5865.244 2871.932 1808.596
[3,] 10506.57 5852.202 2772.850 1792.991
[4,] 10221.42 5681.116 2684.017 1774.266
[5,] 10142.00 5767.810 2729.898 1803.915

[[3]]
         AAPL       FB      JPM     MSFT
[1,] 10352.76 5812.537 2574.951 1801.611
[2,] 10431.80 5850.657 2583.271 1783.358
[3,] 10703.18 5920.036 2661.846 1830.350
[4,] 10758.41 5933.759 2619.785 1832.292

【讨论】：