Začněte nyníZačněte zdarma

Kognostiky z vnořených datových rámců

Pojďme jako kognostiky vypočítat průměrnou závěrečnou cenu, průměrný objem obchodů a roční výnos. Proměnné, na kterých jsou tyto hodnoty založeny — open, close a volume — se nacházejí uvnitř vnořeného datového rámce data v datasetu by_symbol.

Pro pohodlí je k dispozici funkce annual_return().

Toto cvičení je součástí kurzu

Vizualizace velkých dat s Trelliscope v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Použij map() k iteraci přes každý vnořený datový rámec sloupce data.
  • Uvnitř mapovací funkce vytvoř souhrnný datový rámec obsahující průměrnou závěrečnou cenu, průměrný objem obchodů a roční procentuální výnos. Podívej se na by_symbol$data[[1]], abys zjistil/a, jaké názvy sloupců jsou k dispozici.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

library(trelliscopejs)
library(dplyr)
library(purrr)

annual_return <- function(x)
  100 * (tail(x$close, 1) - head(x$open, 1)) / head(x$open, 1)

# Compute by_symbol_avg
by_symbol_avg <- mutate(by_symbol,
  stats = ___(___, function(x) {
    data_frame(
      mean_close = mean(x$___),
      mean_volume = mean(x$___),
      annual_return = annual_return(x)
    )
  }))
Upravit a spustit kód