ネストされたデータフレームからコグノスティクスを作成する
平均終値、平均出来高、年間リターンをコグノスティクスとして計算しましょう。これらの基となる変数 open、close、volume は、by_symbol データセット内のネストされたデータフレーム data に格納されています。
なお、便宜のために annual_return() 関数があらかじめ用意されています。
この演習はコースの一部です
RのTrelliscopeでビッグデータを可視化する
演習の手順
map()を使って、data内のすべてのネストされたデータフレームに対して処理を実行します。- マップ関数の中で、平均終値、平均出来高、年間リターン（パーセント）をまとめたサマリーデータフレームを作成します。利用可能な列名を確認するには、
by_symbol$data[[1]]を参照してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
library(trelliscopejs)
library(dplyr)
library(purrr)
annual_return <- function(x)
100 * (tail(x$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)
)
}))