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Cognostics aus geschachtelten Data Frames

Lass uns den durchschnittlichen Schlusskurs, das durchschnittliche Volumen und die Jahresrendite als Cognostics berechnen. Die zugrunde liegenden Variablen open, close und volume befinden sich im geschachtelten Data Frame data in unserem Datensatz by_symbol.

Beachte, dass eine Funktion annual_return() der Einfachheit halber bereitgestellt wurde.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Big Data mit Trelliscope in R visualisieren</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Verwende map(), um über jeden geschachtelten Data Frame in data zu iterieren.
  • Erzeuge innerhalb der Map-Funktion ein zusammenfassendes Data Frame mit dem durchschnittlichen Schlusskurs, dem durchschnittlichen Volumen und der jährlichen prozentualen Rendite. Schau dir by_symbol$data[[1]] an, um dir die verfügbaren Spaltennamen in Erinnerung zu rufen.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

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)
    )
  }))
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