Welcome! Before we go deeper into the world of R, it will be nice to have an understanding of how dates and times are created. This chapter will teach you enough to begin working with dates, but only scratches the surface of what you can do with them.

An introduction to dates in R

What day is it?

From char to date

Many dates

Date formats and extractor functions

Date formats (1)

Date formats (2)

Subtraction of dates

months() and weekdays() and quarters(), oh my!

Dates

Imagine you own stock in a company. If the stock goes above a certain price, you might want to sell. If the stock drops below a certain price, you might want to buy it while it's cheap! This kind of thinking can be implemented using operators and if statements. In this chapter, you will learn all about them, and create a program that tells you to buy or sell a stock.

Relational operators

Relational practice

Vectorized operations

Logical operators

And / Or

Not!

Logicals and subset()

All together now!

If statements

If this

If this, Else that

If this, Else If that, Else that other thing

Can you If inside an If?

ifelse()

If Statements and Operators

Loops can be useful for doing the same operation to each element of your data structure. In this chapter you will learn all about repeat, while, and for loops!

Repeat loops

Repeat, repeat, repeat

When to break?

While loops

While with a print

While with a plot

Break it

For loops

Loop over a vector

Loop over data frame rows

Loop over matrix elements

Break and next

Loops

If data structures like data frames and vectors are how you hold your data, functions are how you tell R what to do with your data. In this chapter, you will learn about using built-in functions, creating your own unique functions, and you will finish off with a brief introduction to packages.

Che cosa sono le funzioni?

Guida e documentazione delle funzioni

Argomenti opzionali

Funzioni dentro funzioni

Scrivere funzioni

La tua prima funzione

Argomenti multipli (1)

Argomenti multipli (2)

Ambito delle funzioni (1)

Ambito delle funzioni (2)

Pacchetti

pacchetto tidyquant

Functions

A popular alternative to loops in R are the apply functions. These are often more readable than loops, and are incredibly useful for scaling the data science workflow to perform a complicated calculation on any number of observations. Learn about them here!

Why use apply?

lapply() on a list

lapply() on a data frame

FUN arguments

sapply() - simplify it!

sapply() vs. lapply()

Failing to simplify

vapply() - specify your output!

vapply() vs. sapply()

More vapply()

Anonymous functions

Congratulations

Apply

Se ti è piaciuto il corso Introduzione a R per la finanza, adorerai R intermedio per la finanza. Per iniziare, imparerai le basi su come funzionano le date in R, una competenza importante per il resto del corso. Poi esplorerai il mondo degli if, dei cicli e delle funzioni. Si tratta di concetti potenti, essenziali nel kit di strumenti di qualsiasi data scientist finanziario. Infine, passeremo un po’ di tempo con la famiglia di funzioni apply, un’alternativa vettorializzata ai cicli. E naturalmente, tutti gli esempi saranno legati alla finanza! Buon divertimento!

Introduction to R for Finance

Scopri le date in R ed esplora if, loop e funzioni con esempi finanziari.

R intermedio per la finanza

Scopri come funzionano le date in R ed esplora il mondo delle istruzioni if, dei cicli e delle funzioni usando esempi finanziari.

Fondamenti di finanza in R

Analista quantitativo  in R

Ambito delle funzioni (2)

R intermedio per la finanza

Esercizio pratico interattivo