在 R 的数据集中用零替换 -inf、NaN 和 NA 值

Question

我正在尝试运行 R 中的一些交易策略。我已经下载了一些股票价格并计算了 returns。新的 return 数据集有许多 -inf、NaN 和 NA 值。我正在复制一行数据集 (log_ret)。它是一个动物园数据集。

library(zoo)
log_ret <- structure(
  c(0.234,-0.012,-Inf,NaN,0.454,Inf), .Dim = c(1L, 6L), 
  .Dimnames = list(NULL, c("x", "y", "z", "s", "p", "t")),
  index = structure(12784, class = "Date"),
  class = "zoo"
)

               x      y    z   s     p   t
2005-01-01 0.234 -0.012 -Inf NaN 0.454 Inf

如何用 0 替换这些不需要的值？

Answer 1

Inf、NA和NaN被!is.finite匹配，例如

a <- c(1, Inf, NA, NaN)
a[!is.finite(a)] <- 0
# a is now [1, 0, 0, 0]

我不太了解如何操作zoo对象，但是对于上面的例子

log_ret[1, !is.finite(log_ret)] <- 0

有效。在您的实际数据中，您将不得不遍历所有行。可能有一种 zoo 特定的方法可以做到这一点。

编辑：动物园特定的方式是log_ret[which(!is.finite(log_ret))] <- 0。

Answer 2

根据?zoo：

Subscripting by a zoo object whose data contains logical values is undefined.

因此您需要在 which 调用中包装子集：

log_ret[which(!is.finite(log_ret))] <- 0
log_ret
               x      y z s     p t
2005-01-01 0.234 -0.012 0 0 0.454 0

Answer 3

另一种方法是（其中 df=你的数据帧）：

is.na(df)<-sapply(df, is.infinite)
df[is.na(df)]<-0

我不知道这是否适用于动物园对象，但它解决了 is.infinite() 仅适用于向量的问题。

Answer 4

在 dplyr 中使用 mutate_all:

library(dplyr)
fortify.zoo(log_ret) %>% mutate_all(function(x) ifelse(is.infinite(x), 0, x))

Answer 5

由于 mutate_all 的生命周期已被 across 的使用所取代：

library(dplyr)
fortify.zoo(log_ret) %>% mutate(across(.cols = everything(), ~ ifelse(is.infinite(.x), 0, .x)))

在 R 的数据集中用零替换 -inf、NaN 和 NA 值

Replace -inf, NaN and NA values with zero in a dataset in R

r

time-series

nan

zoo