R 如何将每日xts合并为稀疏时间索引xts？

我有一个多列xts对象，它达到了第二精度。然后我有另一个xts对象，它每天包含一个值。我想在主xts对象中添加每日值作为一列。以下是一个例子：

Sys.setenv(TZ = "UTC") 
library(xts)

set.seed(777)

xt = xts( data.frame(A=1:20,B=201:220,C=round(runif(20)*10,1)),
  order.by = as.POSIXct("2015-06-21") + (runif(20) * 86400 * 14) )

xd = xts( round(runif(14) - 0.5,1), as.Date("2015-06-21") +  (1:14))

使用

merge

不起作用：

xd

条目得到一个“00:00:00”时间戳，因此它们都不匹配，因此我得到一个包含大量NAs的xts对象：

                     A   B    C   xd
2015-06-21 10:04:36  5 205  7.0   NA
2015-06-22 00:00:00 NA  NA   NA -0.5
2015-06-23 00:00:00 NA  NA   NA -0.2
2015-06-23 11:42:38  4 204 10.0   NA
2015-06-24 00:00:00 NA  NA   NA  0.1
...

预期结果：

                     A   B    C   xd
2015-06-21 10:04:36  5 205  7.0   NA
2015-06-23 11:42:38  4 204 10.0 -0.2
2015-06-24 21:16:18 18 218  8.7  0.1
2015-06-25 02:30:24 15 215  8.7 -0.2
2015-06-25 07:48:42 16 216  1.0 -0.2
2015-06-25 15:04:34 14 214  5.9 -0.2
2015-06-26 07:50:09  1 201  6.9 -0.3
2015-06-27 19:28:33  7 207  3.5  0.5
...

要点：

• 实际数据将比本例大得多，因此应避免过度使用内存和CPU
• 如上所示，在xd中，NAs或丢失日期是可能的（尽管相对罕见）
• 在

  xt

  中有一些日期没有表示（如上面缺少的2015-06-22所示）。我不想为这样的日子创建条目。（我想我可以使用

  na.ommit

  删除它们，但有可能（在我的简单示例中没有显示）在我不想删除的数据中有一些真实的NAs。）

---

---

<强> Update：< /St>作为原始数据丢失的代码> No>代码>的例子，考虑<代码> xt（10，'b'）< p>以获得您想要的，您希望将xd时间戳精确地合并到xd时间戳（到子秒级别）。因此，一种方法是在时区的每个日历日的xt中找到第一个时间戳，并使用该时间戳作为xd中该日的索引值

假设您在交易日开始时（00:00:00）知道xd的值，您可以这样做（如果您仅在交易日结束时知道xd的值，下面的代码需要稍微调整）：

Sys.setenv（TZ=“UTC”）
图书馆（xts）
种子（777）
图书馆（lubridate）
xt=xts（数据帧（A=1:20，B=201:220，C=round（runif（20）*10,1）），
order.by=as.POSIXct（“2015-06-21”）+（runif（20）*86400*14））
#使用一致的时间索引顺序（都是POSIXct）：
xd=xts（圆形（runif（14）-0.5,1），如POSIXct（“2015-06-21”）+天（1:14））
#由于xd元素每次都是随机创建的：
xd2要获得所需的内容，您需要将xd时间戳完全合并到xd时间戳上（到亚秒级）。因此，一种方法是在时区的每个日历日的xt中找到第一个时间戳，并使用该时间戳作为xd中该日的索引值

假设您在交易日开始时（00:00:00）知道xd的值，您可以这样做（如果您仅在交易日结束时知道xd的值，下面的代码需要稍微调整）：

Sys.setenv（TZ=“UTC”）
图书馆（xts）
种子（777）
图书馆（lubridate）
xt=xts（数据帧（A=1:20，B=201:220，C=round（runif（20）*10,1）），
order.by=as.POSIXct（“2015-06-21”）+（runif（20）*86400*14））
#使用一致的时间索引顺序（都是POSIXct）：
xd=xts（圆形（runif（14）-0.5,1），如POSIXct（“2015-06-21”）+天（1:14））
#由于xd元素每次都是随机创建的：
xd2我这样做的“规范”方式是：

合并两个对象
对结果调用
na.locf
子集，使其仅包含所需的索引值
您可以通过
merge.xts
函数的
fill
参数执行
na.locf
调用。例如：

xtd <- merge(xt, xd, fill=na.locf)[index(xt)]

我这样做的“规范”方式是：

合并两个对象
对结果调用
na.locf
子集，使其仅包含所需的索引值
您可以通过
merge.xts
函数的
fill
参数执行
na.locf
调用。例如：

xtd <- merge(xt, xd, fill=na.locf)[index(xt)]

顺便说一句，我的“避免内存过多”的观点与一个想法有关，我（简短地）不得不使用
na.locf
和
seq
在
xd
中每秒创建一个条目，这样合并就可以工作（例如）需要86400行（如果
xt
使用毫秒，则会变得更愚蠢）！顺便说一句，我的“避免内存过多”的观点与一个想法有关，我（简短地）不得不使用
na.locf
和
seq
在
xd
中每秒创建一个条目，这样合并就可以工作（例如）需要86400行（如果
xt
使用毫秒，则会变得更愚蠢）！谢谢你在回答这个问题时所付出的努力！但肯定不会那么复杂吧？xts索引处理是如此复杂，它肯定会有所帮助。顺便说一句，使用-9999暂时表示NA是相当危险的-您永远不知道代码何时将用于与您目前看到的数据范围不同的数据。（我想说
-Inf
或
NaN
比-9999更安全，但我认为它们同样容易受到攻击。）关于临时NA替换，您是对的，Inf是一个更干净的选择，并且与NA.locf一起工作。虽然NaN似乎不与na.locf合作。感谢您在回答中所做的努力！但肯定不会那么复杂吧？xts索引处理是如此复杂，它肯定会有所帮助。顺便说一句，使用-9999暂时表示NA是相当危险的-您永远不知道代码何时将用于与您目前看到的数据范围不同的数据。（我想说
-Inf
或
NaN
比-9999安全，但它们也同样脆弱。）在临时NA替换方面，您是对的，Inf是一个更清洁的选择，并且可以使用NA.locf。虽然NaN似乎不与na.locf.Thank合作，但这很容易。虽然当
xt
已经包含了应该保留的
NA
值时，它确实会出错（我刚刚编辑了我的问题以显示一个示例）。@DarrenCook:这很容易解决。只需在
merge
调用之外执行
na.locf
。我将编辑我的答案。谢谢-这很简单。尽管当
xt
已经包含
NA
值时，它确实会出错
xtd <- merge(xt, xd, fill=na.locf)[index(xt)]

xtd <- merge(xt, xd)
xtd[,"xd"] <- na.locf(xtd[,"xd"])
xtd <- xtd[index(xt)]