如何將 data.frame 表轉換為 xts object

Question

我從 Thomson Reuters Datastream 下載價格數據到 excel 並創建了一個 csv 文件。 生成的 csv 文件是 data.frame object。 我已經使用as.date function 將日期列設置為date 。 結果表是一個有 42 列的data.frame ，第一列是date列，另外 41 列是不同公司的價格數據。 價格數據的 class 是'numeric' 。 該表如下所示：

       date           TickerA      TickerB      TickerC
    1  2000-01-03       20           NA            40
    2  2000-01-04       21           33            42
    3  2000-01-05       22           32            NA
    4  .
    5  .
    6  .

請注意，由於一些公司已經破產或在觀察期后期成立，因此缺少一些價格。 現在，我想使用 PerformanceAnalytics package 中的 Return.calculate function，它將價格表轉換為收益表，如下所示：

      date           TickerA     TickerB     TickerC
   1  2000-01-03       NA          NA          NA
   2  2000-01-04      0.049        NA         0.049
   3  2000-01-05      0.047      -0.031        NA
   4   .
   5   .
   6   .

到目前為止的代碼如下所示：

test <- read.csv("data.csv")
date <- as.Date(test$Date, format = "%m/%d/%Y")
data <- cbind(date, test[,-1]) 

當我嘗試應用 Return.calculate function 時，會發生這種情況：

returns <- Return.calculate(data, method = 'log')
'Error in checkData(prices, method = 'xts'): the data cannot be converted into a time series. If you are trying to pass in names from a data object with one column, you should use the form 'data[rows, columns, drop = FALSE]'. Rownames should have standard date formats, such as '1985-03-15'.'

當我嘗試將data轉換為 xts object 時，會出現：

xtsdata <- xts(data, order.by = data$date)
'Error in xts(data, order.by = data$date): 'order.by' cannot contain 'NA', 'NaN', or 'Inf'.' 

我不明白這一點，因為我的 date 列是date類型，而我的 price 列是numeric類型。 簡而言之，我認為如果我可以將表格轉換為 xts object，我的問題就可以解決。 有人知道桌子的問題可能是什么嗎？ 我很感激每一個提示，有一個好的：）

Answer 1

假設您擁有的內容與這些工作中的任何一項末尾的注釋中一樣：

library(xts)

# 1
z <- read.csv.zoo("data.csv", format = "%m/%d/%Y")
x <- as.xts(z)

# 2    
DF <- read.csv("data.csv")
z <- read.zoo(DF, format = "%m/%d/%Y")
x <- as.xts(z)

# Calculate returns

library(PerformanceAnalytics)

Return.calculate(x, method = 'log')
##               TickerA     TickerB    TickerC
## 2000-01-03         NA          NA         NA
## 2000-01-04 0.04879016          NA 0.04879016
## 2000-01-05 0.04652002 -0.03077166         NA

筆記

Lines <- "date,TickerA,TickerB,TickerC
01/03/2000,20,,40
01/04/2000,21,33,42
01/05/2000,22,32,
"
cat(Lines, file = "data.csv")