用股票收益拆分庞大的数据集答案

【问题标题】：Unstacking huge dataset with stock returns用股票收益拆分庞大的数据集
【发布时间】：2017-04-07 15:17:33
【问题描述】：

我有一个很长的 CRSP data.frame，我正在尝试将其解栈为宽格式。

数据框包含 kypermno（股票标识符）、caldat（日期 yyyy-mm-dd）、prc（价格）、adjprc（调整后的价格）和 ret（回报）。数据框按股票 (kypermno) 和日期 (caldat) 排序，因此每一行代表给定日期的一只股票。

我想要的格式是：每个 kypermno 作为列（名称）和每一天（日期）作为行（名称）以及相应字段中的返回（删除 prc 和 adjprc）。

我试过这个：D_ret <- as.data.frame(unstack(hilfs_ret, ret ~ kypermno))

问题是并非所有股票都在所有日子里都有回报，所以我收到一条错误消息：

“(函数中的错误 (..., row.names = NULL, check.rows = FALSE, check.names = TRUE, : Argumente implizieren unterschiedliche Anzahl Zeilen" （英文：Arguments 暗示不同的行数）

如果股票在该日期没有回报或什至不存在，则应填写“NA”。

当我跳过“as.data.frame”函数时，不会出现此错误消息，但我想要一个 data.frame 而不是列表。

使用 for 循环和 if 语句的解决方案不可行，因为数据集非常大（4800 万个条目）。

有没有办法解决这个问题？也许有重塑功能？

非常感谢您的帮助，祝您有美好的一天！

亲切的问候

【问题讨论】：

标签： r stack reshape

【解决方案1】：

您可以使用来自 tidyverse 包集合的函数。假设您的数据框称为“long_df”。然后此代码应将其转换为名为“wide_df”的数据框。

library(tidyverse)
wide_df <- tidyr::spread(long_df %>% select(-prc, -adjprc), 
                         key= kypermno,
                         value = ret)

【讨论】：