R：if else 语句将列作为整个向量处理

Question

我有一个数据集，我想用 tq_get 计算 6 个月 return 的股票（参见下面的示例）

名为 top

的数据集

ticker 6month
AKO.A
BIG
BGFV

函数

library(tidyverse)
library(dplyr)
library(tidyquant)
library(riingo)

calculate <- function (x) {
  (tq_get(x, get = "tiingo", from = yesterday, to = yesterday)$adjusted/tq_get(x, get = "tiingo", from = before, to = before)$adjusted)-1
}

top[2] <- lapply(top[1], function(x) calculate(x))

不幸的是，对于某些代码，不存在任何值，这会导致在仅使用 lapply 或 mutate 时出现错误消息，因为生成的向量比现有数据集更小（行数更少）。使用 try_catch 解析无效。

我现在想通过检查软件包 riingo 提供的 is_supported_ticker() 来解决代码是否可用

calculate <- function (x) {
  if (is_supported_ticker(x, type = "tiingo") == TRUE) {
  (tq_get(x, get = "tiingo", from = yesterday, to = yesterday)$adjusted/tq_get(x, get = "tiingo", from = before, to = before)$adjusted)-1
  }
  else {
    NA
  }
}

top[2] <- lapply(top[1], function(x) calculate(x))

但现在我收到错误消息 x ticker must be length 1, but is actually length 3。

我假设这是基于这样一个事实，即我的数据集的整个第一列都用作 is_supported_ticker() 的输入，而不是逐行输入。我该如何解决这个问题？

Answer 1

看了一下文档，好像tq_get支持多个符号，只有if_supported_ticker一次一个。因此，您可能应该检查所有代码以查看它们是否受支持，然后在所有受支持的代码上使用 tq_get 一次。像这样的东西（未经测试，因为我没有这些包中的任何一个）：

calculate <- function (x) {
  supported = sapply(x, is_supported_ticker, type = "tiingo")
  result = rep(NA, length(x))
  result[supported] = 
    (
      tq_get(x[supported], get = "tiingo", from = yesterday, to = yesterday)$adjusted / 
      tq_get(x[supported], get = "tiingo", from = before, to = before)$adjusted
    ) - 1
  return(result)
}

令我担心的是 before 和 yesterday 不是函数参数 - 它们只是假定存在于全局环境中。我建议将它们作为参数传递给 calculate()，如下所示：

calculate <- function (x, before, yesterday) {
  supported = sapply(x, is_supported_ticker, type = "tiingo")
  result = rep(NA, length(x))
  result[supported] = 
    (
      tq_get(x[supported], get = "tiingo", from = yesterday, to = yesterday)$adjusted / 
      tq_get(x[supported], get = "tiingo", from = before, to = before)$adjusted
    ) - 1
  return(result)
}

# then calling it
calculate(top$ticker, before = <...>, yesterday = <...>)

通过这种方式，您可以即时传递 before 和 yesterday 的值。如果它们是您全局环境中的对象，您可以简单地使用 calculate(top$ticker, before, yesterday)，但它使您可以自由地改变这些参数，而无需在您的全局环境中重新定义这些名称。

R：if else 语句将列作为整个向量处理

R: if else statement is handling column as whole vector

r

tidyquant