自编程序如何循环

两个表 capital 和stocks  先根据两表的股票代码是相通的的  将两表合成一个总表，命名为zongbiao然后创建一个自定义功能m1<-function（x，n）               x为所操作的列    n为分的段  并分段求平均   具体操作要求就附件
                        怎么一次性把一整张表都做出来 不用一列列的改
求大神搭救

stocks<- read.csv(file = '季度涨跌幅.csv',na.strings = 0)

capital<- read.csv(file = '每股净资产BPS.csv',na.strings = 0)

zongbiao<- merge(stocks,capital,by='证券代码')

f<- quantile(zongbiao$BPS2003一季.元,probs=seq(0,1,length.out = 6), na.rm = T)

m1<-  function(x,n) {

  l<- length(x)

  step<- floor(l/n)

  k<- vector(length = n)

  for(i in 0:(n-1)){

    low<- i*step

    up<- (i+1)*step

    k[i+1]<- mean(x[low:up],na.rm = T)

  }

    return(k)

}

x<- zongbiao[zongbiao$BPS2003一季.元,]$季度涨跌幅2003一季

m1(x,5)

你的原始数据还没有清洗过，另外将NA变为0的行为将会让数据的排序不具唯一性，我改为舍弃BPS的NA值。

1. library(dplyr)
   
2. library(tidyr)
   
3. # 以下两个操作是沿用你的，实际上read.csv并不支持na.strings参数。
   
4. stock <- read.csv(file = "季度涨跌幅.csv", na.strings = 0)
   
5. capital <- read.csv(file = "每股净资产BPS.csv", na.strings = 0)
   
6. # 原来的变量名太过繁琐，统一改为以下的：
   
7. names(stock)[-1:-2] <- sort(paste(expand.grid(2003:2015, 1:4)[,1], expand.grid(2003:2015, 1:4)[,2], sep = "_"))
   
8. names(capital)[-1:-2] <- sort(paste(expand.grid(2000:2015, 1:4)[,1], expand.grid(2000:2015, 1:4)[,2], sep = "_"))
   
9. # 变形为长数据
   
10. capital_long <- gather(capital, "season", "BPS_value", 3:66)
    
11. stock_long <- gather(stock, "season", "ret_value", 3:54)
    
12. # 合并数据
    
13. zong_long <- left_join(capital_long, stock_long)
    
14. # 舍弃所有BPS缺失的数据
    
15. zong_long_nona <- zong_long[!is.na(zong_long$BPS_value),]
    
16. # 增加BPS按5个quantile值分类的信息列
    
17. zong_long_nona <- zong_long_nona %>% group_by(season) %>%
    
18.   mutate(BPS_quantile = cut(BPS_value, breaks = 5,
    
19.   labels = c("0-20%", "20%-40%", "40%-60%", "60%-80%", "80%-100%")))
    
20. # 计算结果
    
21. out <- zong_long_nona %>% group_by(season, BPS_quantile) %>%
    
22. summarise(ret = mean(ret_value, na.rm = TRUE))
    
23. # 结果变形为要求的模式
    
24. spread(out, BPS_quantile, ret)

复制代码

整个过程感觉很别扭，数据不“干净”是很重要的原因，比如stock的数据缺乏2003年之前的，有些observation没有股票代码等等，你要好好清洗一下。

数据在这  附件

操作要求

cheetahfly 发表于 2016-8-4 14:59
你的原始数据还没有清洗过，另外将NA变为0的行为将会让数据的排序不具唯一性，我改为舍弃BPS的NA值。
整个 ...

感谢这么详细的回答 虽然还没做出来 但我相信这回答肯定是对的  我会一直试下去的  数据确实没怎么清洗    R新手