如何将函数应用于向量中的每个连续 n 元素答案

【问题标题】：How to apply a function to every consecutive n elements in a vector如何将函数应用于向量中的每个连续 n 元素
【发布时间】：2019-08-02 09:44:18
【问题描述】：

我正在尝试将季度回报转换为年度回报。给定一个季度回报向量，如何做到这一点？

我对 R 编程相当陌生，所以我还没有真正得到任何地方。

给定一个包含季度回报的向量a：

a <- c(0.11, 0.02, 0.01, 0.1, 0.08, 0.04, 0.02, 0.03) # Two years worth of returns

我想应用一些函数，使用以下公式输出一个长度为 2 且具有年度回报的向量：

Year 1: ((1 + 0.11) * (1 + 0.02) * (1 + 0.01) * (1 + 0.1))-1  = 0,2578742
Year 2: ((1 + 0.08) * (1 + 0.04) * (1 + 0.02) * (1 + 0.03))-1 = 0,180033

最终向量：

yearly_vec <- c(0.2578742,  0.180033)

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

使用apply：

apply(matrix(a, nrow = 4), 2, function(x) prod(1 + x) - 1)
#[1] 0.2578742 0.180033

【讨论】：

apply(matrix(a+1, 4), 2, prod) - 1
@jogo 这样一个优雅的解决方案

【解决方案2】：

因为它们是季度回报，所以将向量分成 4 个组并计算每个组。

tapply(a, gl(length(a)/4, 4), function(x) prod(1 + x) - 1)
#    1      2 
#0.2579 0.1800

分组部分和计算部分可以通过多种方式完成。例如，上面也可以使用split + sapply来完成

sapply(split(a, gl(length(a)/4, 4)), function(x) prod(1 + x) - 1)

或者也可以使用rep进行分组

tapply(a,rep(seq_along(a), each = 4, length.out = length(a)), 
         function(x) prod(1 + x) - 1)

【讨论】：

tapply(a+1, gl(length(a)/4, 4), prod) - 1

【解决方案3】：

一个选项：

    c(by(a, rep(1:(length(a)/4), each = 4), FUN = function(x) 

  (1 + x[1]) * (1 + x[2]) * (1 + x[3]) * (1 + x[4])-1

  )
))

        1         2 
0.2578742 0.1800339

【讨论】：

【解决方案4】：

1) ts 这些实际上是为了表示时间序列，因此使用时间序列表示是有意义的：

aggregate(ts(1+a, freq = 4), 1, prod) - 1
## Time Series:
## Start = 1 
## End = 2 
## Frequency = 1 
[1] 0.2578742 0.1800339

如果知道系列开始的年份，我们也可以使用start= 参数，例如

aggregate(ts(1+a, freq = 4, start = 2000), 1, prod) - 1

2) rollapply 这需要每 4 个值的乘积每次向前跳 4（而不是滑动窗口向前移动 1）。

library(zoo)
rollapply(1 + a, 4, by = 4, prod) - 1
## [1] 0.2578742 0.1800339

3) aggregate.zoo 假设我们有一个yeaqqtr 向量yq，它给出了每个点的年份和季度。 yearqtr 呈现如下所示，内部表示为年份 + 分数，其中 Q1、Q2、Q3 和 Q4 的分数为 0、1/4、2/4 和 3/4。鉴于我们可以对其进行聚合：

library(zoo)

yq <- as.yearqtr(2000) + 0:7/4
yq
## [1] "2000 Q1" "2000 Q2" "2000 Q3" "2000 Q4" "2001 Q1" "2001 Q2" "2001 Q3"
## [8] "2001 Q4"

aggregate(zoo(1 + a), as.integer(yq), prod) - 1
##      2000      2001 
## 0.2578742 0.1800339

3a) 使用相同的yq 我们可以tapply 超过1+a：

library(zoo)

tapply(1 + a, as.integer(yq), prod) - 1
##      2000      2001 
## 0.2578742 0.1800339

【讨论】：

【解决方案5】：

基于 R 的想法，

sapply(split(a, rep(c(FALSE, TRUE), each = length(a) / 2)), 
             function(i)((1 + i[1]) * (1 + i[2]) * (1 + i[3]) * (1 + i[4])) - 1)

#    FALSE      TRUE 
#0.2578742 0.1800339

【讨论】：