İç içe geçmiş veri çerçevelerinden kognostikler
Hadi ortalama kapanış fiyatını, ortalama hacmi ve yıllık getiriyi kognostik olarak hesaplayalım. Bunların dayandığı değişkenler olan open, close ve volume, by_symbol veri kümesindeki iç içe geçmiş data veri çerçevesinin içinde.
Kolaylık olması için bir annual_return() fonksiyonu sağlandığını unutma.
Bu egzersiz
R ile Trelliscope kullanarak Büyük Veriyi Görselleştirme
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
dataiçindeki her bir iç içe geçmiş veri çerçevesi üzerinde hesaplama yapmak içinmap()kullan.- Map fonksiyonunun içinde, ortalama kapanış fiyatını, ortalama hacmi ve yıllık yüzde getiriyi içeren bir özet veri çerçevesi oluştur. Kullanılabilir sütun adlarını hatırlamak için
by_symbol$data[[1]]ifadesine göz at.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
library(trelliscopejs)
library(dplyr)
library(purrr)
annual_return <- function(x)
100 * (tail(x$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)
)
}))