前言
作为数据分析师，每天都有大量的数据需要处理，我们会根据业务的要求做各种复杂的报表，包括了分组、排序、过滤、转置、差分、填充、移动、合并、分裂、分布、去重、找重、填充 等等的操作。
有时为了计算一个业务指标，你的SQL怎么写都不会少于10行时，另外你可能也会抱怨Excel功能不够强大，这个时候R语言绝对是不二的选择了。用R语言可以高效地、优雅地解决数据处理的问题，让R来帮你打开面向数据的思维模式。
目录
- 为什么要用R语言做数据处理？
- 数据处理基础
- 个性化的数据变换需求
1. 为什么要用R语言做数据处理？
R语言是非常适合做数据处理的编程语言，因为R语言的设计理念，就是面向数据的，为了解决数据问题。读完本文，相信你就能明白，什么是面向数据的设计了。
一个BI工程师每天的任务，都是非常繁琐的数据处理，如果用Java来做简直就是折磨，但是换成R语言来做，你会找到乐趣的。
当接到一个数据处理的任务后，我们可以把任务拆解为很多小的操作，包括了分组、排序、过滤、转置、差分、填充、移动、合并、分裂、分布、去重、找重等等的操作。对于实际应用的复杂的操作来说，就是把这些小的零碎的操作，拼装起来就好了。
在开始之前，我们要先了解一下R语言支持的数据类型，以及这些常用类型的特点。对于BI的数据处理的工作来说，可能有4种类型是最常用的，分别是向量、矩阵、数据框、时间序列。
- 向量 Vector : c()
- 矩阵 Matrix: matrix()
- 数据框 DataFrame: data.frame()
- 时间序列 XTS: xts()
我主要是用R语言来做量化投资，很多的时候，都是和时间序列类型数据打交道，所以我把时间序列，也定义为R语言最常用的数据处理的类型。时间序列类型，使用的是第三方包xts中定义的类型。
2. 数据处理基础
本机的系统环境：
- Win10 64bit
- R: version 3.2.3 64bit
2.1 创建一个数据集
创建一个向量数据集。
> x<-1:20;x
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
创建一个矩阵数据集。
> m<-matrix(1:40,ncol=5);m
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 9 17 25 33
[2,] 2 10 18 26 34
[3,] 3 11 19 27 35
[4,] 4 12 20 28 36
[5,] 5 13 21 29 37
[6,] 6 14 22 30 38
[7,] 7 15 23 31 39
[8,] 8 16 24 32 40
创建一个数据框数据集。
> df<-data.frame(a=1:5,b=c('A','A','B','B','A'),c=rnorm(5));df
a b c
1 1 A 1.1519118
2 2 A 0.9921604
3 3 B -0.4295131
4 4 B 1.2383041
5 5 A -0.2793463
创建一个时间序列数据集，时间序列使用的第三方的xts类型。关于xts类型的详细介绍，请参考文章 可扩展的时间序列xts。
> library(xts)
> xts(1:10,order.by=as.Date('2017-01-01')+1:10)
[,1]
2017-01-02 1
2017-01-03 2
2017-01-04 3
2017-01-05 4
2017-01-06 5
2017-01-07 6
2017-01-08 7
2017-01-09 8
2017-01-10 9
2017-01-11 10
2.2 查看数据概况
通常进行数据分析的第一步是，查看一下数据的概况信息，在R语言里可以使用summary()函数来完成。
# 查看矩阵数据集的概况
> m<-matrix(1:40,ncol=5)
> summary(m)
V1 V2 V3 V4 V5
Min. :1.00 Min. : 9.00 Min. :17.00 Min. :25.00 Min. :33.00
1st Qu.:2.75 1st Qu.:10.75 1st Qu.:18.75 1st Qu.:26.75 1st Qu.:34.75
Median :4.50 Median :12.50 Median :20.50 Median :28.50 Median :36.50
Mean :4.50 Mean :12.50 Mean :20.50 Mean :28.50 Mean :36.50
3rd Qu.:6.25 3rd Qu.:14.25 3rd Qu.:22.25 3rd Qu.:30.25 3rd Qu.:38.25
Max. :8.00 Max. :16.00 Max. :24.00 Max. :32.00 Max. :40.00
# 查看数据框数据集的概况信息
> df<-data.frame(a=1:5,b=c('A','A','B','B','A'),c=rnorm(5))
> summary(df)
a b c
Min. :1 A:3 Min. :-1.5638
1st Qu.:2 B:2 1st Qu.:-1.0656
Median :3 Median :-0.2273
Mean :3 Mean :-0.1736
3rd Qu.:4 3rd Qu.: 0.8320
Max. :5 Max. : 1.1565
通过查看概况，可以帮助我们简单了解数据的一些统计特征。
2.3 数据合并
我们经常需要对于数据集，进行合并操作，让数据集满足处理的需求。对于不同类型的数据集，有不同的处理方法。
向量类型
> x<-1:5
> y<-11:15
> c(x,y)
[1] 1 2 3 4 5 11 12 13 14 15
数据框类型的合并操作。
> df<-data.frame(a=1:5,b=c('A','A','B','B','A'),c=rnorm(5));df
a b c
1 1 A 1.1519118
2 2 A 0.9921604
3 3 B -0.4295131
4 4 B 1.2383041
5 5 A -0.2793463
# 合并新行
> rbind(df,c(11,'A',222))
a b c
1 1 A 1.1519117540872
2 2 A 0.992160365445798
3 3 B -0.429513109491881
4 4 B 1.23830410085338
5 5 A -0.279346281854269
6 11 A 222
# 合并新列
> cbind(df,x=LETTERS[1:5])
a b c x
1 1 A 1.1519118 A
2 2 A 0.9921604 B
3 3 B -0.4295131 C
4 4 B 1.2383041 D
5 5 A -0.2793463 E
# 合并新列
> merge(df,LETTERS[3:5])
a b c y
1 1 A 1.1519118 C
2 2 A 0.9921604 C
3 3 B -0.4295131 C
4 4 B 1.2383041 C
5 5 A -0.2793463 C
6 1 A 1.1519118 D
7 2 A 0.9921604 D
8 3 B -0.4295131 D
9 4 B 1.2383041 D
10 5 A -0.2793463 D
11 1 A 1.1519118 E
12 2 A 0.9921604 E
13 3 B -0.4295131 E
14 4 B 1.2383041 E
15 5 A -0.2793463 E
2.4 累计计算
累计计算，是很常用的一种计算方法，就是把每个数值型的数据，累计求和或累计求积，从而反应数据的增长的一种特征。
# 向量x
> x<-1:10;x
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
# 累计求和
> cum_sum<-cumsum(x)
# 累计求积
> cum_prod<-cumprod(x)
# 拼接成data.frame
> data.frame(x,cum_sum,cum_prod)
x cum_sum cum_prod
1 1 1 1
2 2 3 2
3 3 6 6
4 4 10 24
5 5 15 120
6 6 21 720
7 7 28 5040
8 8 36 40320
9 9 45 362880
10 10 55 3628800
我们通常用累计计算，记录中间每一步的过程，看到的数据处理过程的特征。
2.5 差分计算
差分计算，是用向量的后一项减去前一项，所获得的差值，差分的结果反映了离散量之间的一种变化。
> x<-1:10;x
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
# 计算1阶差分
> diff(x)
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1
# 计算2阶差分
> diff(x,2)
[1] 2 2 2 2 2 2 2 2
# 计算2阶差分，迭代2次
> diff(x,2,2)
[1] 0 0 0 0 0 0
下面做一个稍微复杂一点的例子，通过差分来发现数据的规律。
# 对向量2次累积求和
> x <- cumsum(cumsum(1:10));x
[1] 1 4 10 20 35 56 84 120 165 220
# 计算2阶差分
> diff(x, lag = 2)
[1] 9 16 25 36 49 64 81 100
# 计算1阶差分，迭代2次
> diff(x, differences = 2)
[1] 3 4 5 6 7 8 9 10
# 同上
> diff(diff(x))
[1] 3 4 5 6 7 8 9 10
差分其实是很常见数据的操作，但这种操作是SQL很难表达的，所以可能会被大家所忽视。
2.6 分组计算
分组是SQL中，支持的一种数据变换的操作，对应于group by的语法。
比如，我们写一个例子。创建一个数据框有a,b,c的3列，其中a,c列为数值型，b列为字符串，我们以b列分组，求出a列与c的均值。
# 创建数据框
> df<-data.frame(a=1:5,b=c('A','A','B','B','A'),c=rnorm(5));df
a b c
1 1 A 1.28505418
2 2 A -0.04687263
3 3 B 0.25383533
4 4 B 0.70145787
5 5 A -0.11470372
# 执行分组操作
> aggregate(. ~ b, data = df, mean)
b a c
1 A 2.666667 0.3744926
2 B 3.500000 0.4776466
同样的数据集，以b列分组，对a列求和，对c列求均值。当对不同列，进行不同的操作时，我们同时也需要换其他函数来处理。
# 加载plyr库
> library(plyr)
# 执行分组操作
> ddply(df,.(b),summarise,
+ sum_a=sum(a),
+ mean_c=mean(c))
b sum_a mean_c
1 A 8 -0.05514761
2 B 7 0.82301276
生成的结果，就是按b列进行分组后，a列求和，c列求均值。
2.7 分裂计算
分裂计算，是把一个向量按照一列规则，拆分成多个向量的操作。
如果你想把1:10的向量，按照单双数，拆分成2个向量。
> split(1:10, 1:2)
$`1`
[1] 1 3 5 7 9
$`2`
[1] 2 4 6 8 10
另外，可以用因子类型来控制分裂。分成2步操作，第一步先分成与数据集同样长度的因子，第二步进行分裂，可以把一个大的向量拆分成多个小的向量。
# 生成因子规则
> n <- 3; size <- 5
> fat <- factor(round(n * runif(n * size)));fat
[1] 2 3 2 1 1 0 0 2 0 1 2 3 1 1 1
Levels: 0 1 2 3
# 生成数据向量
> x <- rnorm(n * size);x
[1] 0.68973936 0.02800216 -0.74327321 0.18879230 -1.80495863 1.46555486 0.15325334 2.17261167 0.47550953
[10] -0.70994643 0.61072635 -0.93409763 -1.25363340 0.29144624 -0.44329187
# 对向量以因子的规则进行拆分
> split(x, fat)
$`0`
[1] 1.4655549 0.1532533 0.4755095
$`1`
[1] 0.1887923 -1.8049586 -0.7099464 -1.2536334 0.2914462 -0.4432919
$`2`
[1] 0.6897394 -0.7432732 2.1726117 0.6107264
$`3`
[1] 0.02800216 -0.93409763
这种操作可以非常有效地，对数据集进行分类整理，比if..else的操作，有本质上的提升。
2.8 排序
排序是所有数据操作中，最常见一种需求了。在R语言中，你可以很方便的使用排序的功能，并不用考虑时间复杂度与空间复杂度的问题，除非你自己非要用for循环来实现。
对向量进行排序。
# 生成一个乱序的向量
> x<-sample(1:10);x
[1] 6 2 5 1 9 10 8 3 7 4
# 对向量排序
> x[order(x)]
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
以数据框某一列进行排序。
> df<-data.frame(a=1:5,b=c('A','A','B','B','A'),c=rnorm(5));df
a b c
1 1 A 1.1780870
2 2 A -1.5235668
3 3 B 0.5939462
4 4 B 0.3329504
5 5 A 1.0630998
# 自定义排序函数
> order_df<-function(df,col,decreasing=FALSE){
+ df[order(df[,c(col)],decreasing=decreasing),]
+ }
# 以c列倒序排序
> order_df(df,'c',decreasing=TRUE)
a b c
1 1 A 1.1780870
5 5 A 1.0630998
3 3 B 0.5939462
4 4 B 0.3329504
2 2 A -1.5235668
排序的操作，大多都是基于索引来完成的，用order()函数来生成索引，再匹配的数据的数值上面。
2.9 去重与找重
去重，是把向量中重复的元素过滤掉。找重，是把向量中重复的元素找出来。
> x<-c(3:6,5:8);x
[1] 3 4 5 6 5 6 7 8
# 去掉重复元素
> unique(x)
[1] 3 4 5 6 7 8
# 找到重复元素，索引位置
> duplicated(x)
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE
# 找到重复元素
> x[duplicated(x)]
[1] 5 6
2.10 转置
转置是一个数学名词，把行和列进行互换，一般用于对矩阵的操作。
# 创建一个3行5列的矩阵
> m<-matrix(1:15,ncol=5);m
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 4 7 10 13
[2,] 2 5 8 11 14
[3,] 3 6 9 12 15
# 转置后，变成5行3列的矩阵
> t(m)
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 2 3
[2,] 4 5 6
[3,] 7 8 9
[4,] 10 11 12
[5,] 13 14 15
2.11 过滤
过滤，是对数据集按照某种规则进行筛选，去掉不符合条件的数据，保留符合条件的数据。对于NA值的操作，主要都集中在了过滤操作和填充操作中，因此就不在单独介绍NA值的处理了。
# 生成数据框
> df<-data.frame(a=c(1,NA,NA,2,NA),
+ b=c('B','A','B','B',NA),
+ c=c(rnorm(2),NA,NA,NA));df
a b c
1 1 B -0.3041839
2 NA A 0.3700188
3 NA B NA
4 2 B NA
5 NA <NA> NA
# 过滤有NA行的数据
> na.omit(df)
a b c
1 1 B -0.3041839
# 过滤，保留b列值为B的数据
> df[which(df$b=='B'),]
a b c
1 1 B -0.3041839
3 NA B NA
4 2 B NA
过滤，类似与SQL语句中的 WHERE 条件语句，如果你用100个以上的过滤条件，那么你的程序就会比较复杂了，最好想办法用一些巧妙的函数或者设计模式，来替换这些过滤条件。
2.12 填充
填充，是一个比较有意思的操作，你的原始数据有可能会有缺失值NA，在做各种计算时，就会出现有问题。一种方法是，你把NA值都去掉；另外一种方法是，你把NA值进行填充后再计算。那么在填充值时，就有一些讲究了。
把NA值进行填充。
# 生成数据框
> df<-data.frame(a=c(1,NA,NA,2,NA),
+ b=c('B','A','B','B',NA),
+ c=c(rnorm(2),NA,NA,NA));df
a b c
1 1 B 0.2670988
2 NA A -0.5425200
3 NA B NA
4 2 B NA
5 NA <NA> NA
# 把数据框a列的NA，用9进行填充
> na.fill(df$a,9)
[1] 1 9 9 2 9
# 把数据框中的NA，用1进行填充
> na.fill(df,1)
a b c
[1,] " 1" "B" " 0.2670988"
[2,] "TRUE" "A" "-0.5425200"
[3,] "TRUE" "B" "TRUE"
[4,] " 2" "B" "TRUE"
[5,] "TRUE" "TRUE" "TRUE"
填充时，有时并不是用某个固定的值，而是需要基于某种规则去填充。
# 生成一个zoo类型的数据
> z <- zoo(c(2, NA, 1, 4, 5, 2), c(1, 3, 4, 6, 7, 8));z
1 3 4 6 7 8
2 NA 1 4 5 2
# 对NA进行线性插值
> na.approx(z)
1 3 4 6 7 8
2.000000 1.333333 1.000000 4.000000 5.000000 2.000000
# 对NA进行线性插值
> na.approx(z, 1:6)
1 3 4 6 7 8
2.0 1.5 1.0 4.0 5.0 2.0
# 对NA进行样条插值
> na.spline(z)
1 3 4 6 7 8
2.0000000 0.1535948 1.0000000 4.0000000 5.0000000 2.0000000
另外，我们可以针对NA的位置进行填充，比如用前值来填充或后值来填充。
> df
a b c
1 1 B 0.2670988
2 NA A -0.5425200
3 NA B NA
4 2 B NA
5 NA <NA> NA
# 用当前列中，NA的前值来填充
> na.locf(df)
a b c
1 1 B 0.2670988
2 1 A -0.5425200
3 1 B -0.5425200
4 2 B -0.5425200
5 2 B -0.5425200
# 用当前列中，NA的后值来填充
> na.locf(df,fromLast=TRUE)
a b c
1 1 B 0.2670988
2 2 A -0.5425200
3 2 B <NA>
4 2 B <NA>
2.13 计数
计数，是统计同一个值出现的次数。
# 生成30个随机数的向量
> set.seed(0)
> x<-round(rnorm(30)*5);x
[1] 6 -2 7 6 2 -8 -5 -1 0 12 4 -4 -6 -1 -1 -2 1 -4 2 -6 -1 2 1 4 0 3 5 -3 -6 0
# 统计每个值出现的次数
> table(x)
x
-8 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 12
1 3 1 2 1 2 4 3 2 3 1 2 1 2 1 1
用直方图画出。
> hist(x,xlim = c(-10,13),breaks=20)
2.14 统计分布
统计分布，是用来判断数据是否是满足某种统计学分布，如果能够验证了，那么我们就可以用到这种分布的特性来理解我们的数据集的情况了。常见的连续型的统计分布有9种，其中最常用的就是正态分布的假设。关于统计分布的详细介绍，请参考文章 常用连续型分布介绍及R语言实现。
- runif() :均匀分布
- rnorm() :正态分布
- rexp() :指数分布
- rgamma() :伽马分布
- rweibull() :韦伯分布
- rchisq() :卡方分布
- rf() :F分布
- rt() :T分布
- rbeta() :贝塔分布
统计模型定义的回归模型，就是基于正态分布的做的数据假设，如果残差满足正态分布，模型的指标再漂亮都是假的。如果你想进一步了解回归模型，请参考文章R语言解读一元线性回归模型。
下面用正态分布，来举例说明一下。假设我们有一组数据，是人的身高信息，我们知道平均身高是170cm，然后我们算一下，这组身高数据是否满足正态分布。
# 生成身高数据
> set.seed(1)
> x<-round(rnorm(100,170,10))
> head(x,20)
[1] 164 172 162 186 173 162 175 177 176 167 185 174 164 148 181 170 170 179 178 176
# 画出散点图
> plot(x)
通过散点图来观察，发现数据是没有任何规律。接下来，我们进行正态分布的检验，Shapiro-Wilk进行正态分布检验。
> shapiro.test(x)
Shapiro-Wilk normality test
data: x
W = 0.99409, p-value = 0.9444
该检验原假设为H0:数据集符合正态分布，统计量W为。统计量W的最大值是1，越接近1，表示样本与正态分布越匹配。p值，如果p-value小于显著性水平α(0.05)，则拒绝H0。检验结论: W接近1，p-value>0.05，不能拒绝原假设，所以数据集S符合正态分布！
同时，我们也可以用QQ图，来做正态分布的检验。
> qqnorm(x)
> qqline(x,col='red')
图中，散点均匀的分布在对角线，则说明这组数据符合正态分布。
为了，更直观地对正态分布的数据进行观察，我们可以用上文中计数操作时，使用的直方图进行观察。
> hist(x,breaks=10)
通过计数的方法，发现数据形状如钟型，中间高两边低，中间部分的数量占了95%，这就是正态的特征。当判断出，数据是符合正态分布后，那么才具备了可以使用一些的模型的基础。
2.15 数值分段
数值分段，就是把一个连续型的数值型数据，按区间分割为因子类型的离散型数据。
> x<-1:10;x
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
# 把向量转换为3段因子，分别列出每个值对应因子
> cut(x, 3)
[1] (0.991,4] (0.991,4] (0.991,4] (0.991,4] (4,7] (4,7] (4,7] (7,10] (7,10] (7,10]
Levels: (0.991,4] (4,7] (7,10]
# 对因子保留2位精度，并支持排序
> cut(x, 3, dig.lab = 2, ordered = TRUE)
[1] (0.99,4] (0.99,4] (0.99,4] (0.99,4] (4,7] (4,7] (4,7] (7,10] (7,10] (7,10]
Levels: (0.99,4] < (4,7] < (7,10]
2.16 集合操作
集合操作，是对2个向量的操作，处理2个向量之间的数值的关系，找到包含关系、取交集、并集、差集等。
# 定义2个向量x,y
> x<-c(3:8,NA);x
[1] 3 4 5 6 7 8 NA
> y<-c(NA,6:10,NA);y
[1] NA 6 7 8 9 10 NA
# 判断x与y重复的元素的位置
> is.element(x, y)
[1] FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE
# 判断y与x重复的元素的位置
> is.element(y, x)
[1] TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE
# 取并集
> union(x, y)
[1] 3 4 5 6 7 8 NA 9 10
# 取交集
> intersect(x, y)
[1] 6 7 8 NA
# 取x有，y没有元素
> setdiff(x, y)
[1] 3 4 5
# 取y有，x没有元素
> setdiff(y, x)
[1] 9 10
# 判断2个向量是否相等
> setequal(x, y)
[1] FALSE
2.17 移动窗口
移动窗口，是用来按时间周期观察数据的一种方法。移动平均，就是一种移动窗口的最常见的应用了。
在R语言的的TTR包中，支持多种的移动窗口的计算。
- runMean(x) :移动均值
- runSum(x) :移动求和
- runSD(x) :移动标准差
- runVar(x) :移动方差
- runCor(x,y) :移动相关系数
- runCov(x,y) :移动协方差
- runMax(x) :移动最大值
- runMin(x) :移动最小值
- runMedian(x):移动中位数
下面我们用移动平均来举例说明一下，移动平均在股票交易使用的非常普遍，是最基础的趋势判断的根踪指标了。
# 生成50个随机数
> set.seed(0)
> x<-round(rnorm(50)*10);head(x,10)
[1] 13 -3 13 13 4 -15 -9 -3 0 24
# 加载TTR包
> library(TTR)
# 计算周期为3的移动平均值
> m3<-SMA(x,3);head(m3,10)
[1] NA NA 7.6666667 7.6666667 10.0000000 0.6666667 -6.6666667 -9.0000000 -4.0000000
[10] 7.0000000
# 计算周期为5的移动平均值
> m5<-SMA(x,5);head(m5,10)
[1] NA NA NA NA 8.0 2.4 1.2 -2.0 -4.6 -0.6
当计算周期为3的移动平均值时，结果的前2个值是NA，计算的算法是
(第一个值 + 第二个值 + 第三个值) /3 = 第三个值的移动平均值
(13 + -3 + 13) /3 = 7.6666667
画出图形
> plot(x,type='l')
> lines(m3,col='blue')
> lines(m5,col='red')
图中黑色线是原始数据，蓝色线是周期为3的移动平均值，红色线是周期为5的移动平均值。这3个线中，周期越大的越平滑，红色线波动是最小的，趋势性是越明显的。如果你想更深入的了解移动平均线在股票中的使用情况，请参考文章二条均线打天下 。
2.18 时间对齐
时间对齐，是在处理时间序列类型时常用到的操作。我们在做金融量化分析时，经常遇到时间不齐的情况，比如某支股票交易很活跃，每一秒都有交易，而其他不太活跃的股票，可能1分钟才有一笔交易，当我们要同时分析这2只股票的时候，就需要把他们的交易时间进行对齐。
# 生成数据，每秒一个值
> a<-as.POSIXct("2017-01-01 10:00:00")+0:300
# 生成数据，每59秒一个值
> b<-as.POSIXct("2017-01-01 10:00")+seq(1,300,59)
# 打印a
> head(a,10)
[1] "2017-01-01 10:00:00 CST" "2017-01-01 10:00:01 CST" "2017-01-01 10:00:02 CST" "2017-01-01 10:00:03 CST"
[5] "2017-01-01 10:00:04 CST" "2017-01-01 10:00:05 CST" "2017-01-01 10:00:06 CST" "2017-01-01 10:00:07 CST"
[9] "2017-01-01 10:00:08 CST" "2017-01-01 10:00:09 CST"
# 打印b
> head(b,10)
[1] "2017-01-01 10:00:01 CST" "2017-01-01 10:01:00 CST" "2017-01-01 10:01:59 CST" "2017-01-01 10:02:58 CST"
[5] "2017-01-01 10:03:57 CST" "2017-01-01 10:04:56 CST"
按分钟进行对齐，把时间都对齐到分钟线上。
# 按分钟对齐
> a1<-align.time(a, 1*60)
> b1<-align.time(b, 1*60)
# 查看对齐后的结果
> head(a1,10)
[1] "2017-01-01 10:01:00 CST" "2017-01-01 10:01:00 CST" "2017-01-01 10:01:00 CST" "2017-01-01 10:01:00 CST"
[5] "2017-01-01 10:01:00 CST" "2017-01-01 10:01:00 CST" "2017-01-01 10:01:00 CST" "2017-01-01 10:01:00 CST"
[9] "2017-01-01 10:01:00 CST" "2017-01-01 10:01:00 CST"
> head(b1,10)
[1] "2017-01-01 10:01:00 CST" "2017-01-01 10:02:00 CST" "2017-01-01 10:02:00 CST" "2017-01-01 10:03:00 CST"
[5] "2017-01-01 10:04:00 CST" "2017-01-01 10:05:00 CST"
由于a1数据集，每分钟有多条数据，取每分钟的最后一条代表这分钟就行。
> a1[endpoints(a1,'minutes')]
[1] "2017-01-01 10:01:00 CST" "2017-01-01 10:02:00 CST" "2017-01-01 10:03:00 CST" "2017-01-01 10:04:00 CST"
[5] "2017-01-01 10:05:00 CST" "2017-01-01 10:06:00 CST"
这样子就完成了时间对齐，把不同时间的数据放到都一个维度中了。
3. 个性化的数据变换需求
我们上面已经介绍了，很多种的R语言数据处理的方法，大多都是基于R语言内置的函数或第三方包来完成的。在实际的工作中，实际还有再多的操作，完全是各性化的。
3.1 过滤数据框中，列数据全部为空的列
空值，通常都会给我们做数值计算，带来很多麻烦。有时候一列的数据都是空时，我们需要先把这一个过滤掉，再进行数据处理。
用R语言程序进行实现
# 判断哪列的值都是NA
na_col_del_df<-function(df){
df[,which(!apply(df,2,function(x) all(is.na(x))))]
}
# 生成一个数据集
> df<-data.frame(a=c(1,NA,2,4),b=rep(NA,4),c=1:4);df
a b c
1 1 NA 1
2 NA NA 2
3 2 NA 3
4 4 NA 4
# 保留非NA的列
> na_col_del_df(df)
a c
1 1 1
2 NA 2
3 2 3
4 4 4
3.2 替换数据框中某个区域的数据
我们想替换数据框中某个区域的数据，那么应该怎么做呢？
找到第一个数据框中，与第二个数据框中匹配的行的值作为条件，然后替换这一行的其他指定列的值。
> replace_df<-function(df1,df2,keys,vals){
+ row1<-which(apply(mapply(match,df1[,keys],df2[,keys])>0,1,all))
+ row2<-which(apply(mapply(match,df2[,keys],df1[,keys])>0,1,all))
+ df1[row1,vals]<-df2[row2,vals]
+ return(df1)
+ }
# 第一个数据框
> df1<-data.frame(A=c(1,2,3,4),B=c('a','b','c','d'),C=c(0,4,0,4),D=1:4);df1
A B C D
1 1 a 0 1
2 2 b 4 2
3 3 c 0 3
4 4 d 4 4
# 第二个数据框
> df2<-data.frame(A=c(1,3),B=c('a','c'),C=c(9,9),D=rep(8,2));df2
A B C D
1 1 a 9 8
2 3 c 9 8
# 定义匹配条件列
> keys=c("A","B")
# 定义替换的列
> vals=c("C","D")
# 数据替换
> replace_df(df1,df2,keys,vals)
A B C D
1 1 a 9 8
2 2 b 4 2
3 3 c 9 8
4 4 d 4 4
其实不管R语言中，各种内置的功能函数有多少，自己做在数据处理的时候，都要自己构建很多DIY的函数。
3.3 长表和宽表变换
长宽其实是一种类对于标准表格形状的描述，长表变宽表，是把一个行数很多的表，让其行数减少，列数增加，宽表变长表，是把一个表格列数减少行数增加。
长表变宽表，指定program列不动，用fun列的每一行，生成新的列，再用time列的每个值进行填充。
# 创建数据框
> df<-data.frame(
+ program=rep(c('R','Java','PHP','Python'),3),
+ fun=rep(c('fun1','fun2','fun3'),each = 4),
+ time=round(rnorm(12,10,3),2)
+ );df
program fun time
1 R fun1 15.01
2 Java fun1 7.17
3 PHP fun1 10.84
4 Python fun1 8.96
5 R fun2 10.30
6 Java fun2 9.45
7 PHP fun2 8.87
8 Python fun2 8.18
9 R fun3 6.30
10 Java fun3 9.70
11 PHP fun3 8.89
12 Python fun3 5.19
# 加载reshape2库
> library(reshape2)
# 长表变宽表
> wide <- reshape(df,v.names="time",idvar="program",timevar="fun",direction = "wide");wide
program time.fun1 time.fun2 time.fun3
1 R 8.31 8.72 10.10
2 Java 8.45 4.15 13.86
3 PHP 10.49 11.47 9.96
4 Python 10.45 13.25 14.64
接下来，进行反正操作，把宽表再转换为长表，还是使用reshape()函数。
# 宽表变为长表
> reshape(wide, direction = "long")
program fun time
R.fun1 R fun1 8.31
Java.fun1 Java fun1 8.45
PHP.fun1 PHP fun1 10.49
Python.fun1 Python fun1 10.45
R.fun2 R fun2 8.72
Java.fun2 Java fun2 4.15
PHP.fun2 PHP fun2 11.47
Python.fun2 Python fun2 13.25
R.fun3 R fun3 10.10
Java.fun3 Java fun3 13.86
PHP.fun3 PHP fun3 9.96
Python.fun3 Python fun3 14.64
我们在宽表转换为长表时，可以指定想转换部分列，而不是所有列，这样就需要增加一个参数进行控制。比如，只变换time.fun2，time.fun3列到长表，而不变换time.fun1列。
> reshape(wide, direction = "long", varying =3:4)
program time.fun1 time id
1.fun2 R 8.31 8.72 1
2.fun2 Java 8.45 4.15 2
3.fun2 PHP 10.49 11.47 3
4.fun2 Python 10.45 13.25 4
1.fun3 R 8.31 10.10 1
2.fun3 Java 8.45 13.86 2
3.fun3 PHP 10.49 9.96 3
4.fun3 Python 10.45 14.64 4
这样子的转换变形，是非常有利于我们从多角度来看数据的。
3.4 融化
融化，用于把以列进行分组的数据，转型为按行存储，对应数据表设计的概念为，属性表设计。
我们设计一下标准的二维表结构，然后按属性表的方式进行转换。
# 构建数据集
> df<-data.frame(
+ id=1:10,
+ x1=rnorm(10),
+ x2=runif(10,0,1)
+ );df
id x1 x2
1 1 1.78375335 0.639933473
2 2 0.26424700 0.250290845
3 3 -1.83138689 0.963861236
4 4 -1.77029220 0.451004465
5 5 -0.92149552 0.322621217
6 6 0.88499153 0.697954226
7 7 0.68905343 0.002045145
8 8 1.35269693 0.765777220
9 9 0.03673819 0.908817646
10 10 0.49682503 0.413977373
# 融合，以id列为固定列
> melt(df, id="id")
id variable value
1 1 x1 1.783753346
2 2 x1 0.264247003
3 3 x1 -1.831386887
4 4 x1 -1.770292202
5 5 x1 -0.921495517
6 6 x1 0.884991529
7 7 x1 0.689053430
8 8 x1 1.352696934
9 9 x1 0.036738187
10 10 x1 0.496825031
11 1 x2 0.639933473
12 2 x2 0.250290845
13 3 x2 0.963861236
14 4 x2 0.451004465
15 5 x2 0.322621217
16 6 x2 0.697954226
17 7 x2 0.002045145
18 8 x2 0.765777220
19 9 x2 0.908817646
20 10 x2 0.413977373
这个操作其实在使用ggplot2包画图时，会被经常用到。因为ggplot2做可视化时画多条曲线时，要求的输入的数据格式必须时属性表的格式。
3.5 周期分割
周期分割，是基于时间序列类型数据的处理。比如黄金的交易，你可以用1天为周期来观察，也可以用的1小时为周期来观察，也可以用1分钟为周期来看。
下面我们尝试先生成交易数据，再对交易数据进行周期的分割。本例仅为周期分割操作的示范，数据为随机生成的，请不要对数据的真实性较真。
# 加载xts包
> library(xts)
# 定义生成每日交易数据函数
> newTick<-function(date='2017-01-01',n=30){
+ newDate<-paste(date,'10:00:00')
+ xts(round(rnorm(n,10,2),2),order.by=as.POSIXct(newDate)+seq(0,(n-1)*60,60))
+ }
假设我们要生成1年的交易数据，先产生1年的日期向量，然后循环生成每日的数据。
# 设置交易日期
> dates<-as.Date("2017-01-01")+seq(0,360,1)
> head(dates)
[1] "2017-01-01" "2017-01-02" "2017-01-03" "2017-01-04" "2017-01-05" "2017-01-06"
# 生成交易数据
> xs<-lapply(dates,function(date){
+ newTick(date)
+ })
# 查看数据静态结构
> str(head(xs,2))
List of 2
$ :An ‘xts’ object on 2017-01-01 10:00:00/2017-01-01 10:29:00 containing:
Data: num [1:30, 1] 9.98 9.2 10.21 9.08 7.82 ...
Indexed by objects of class: [POSIXct,POSIXt] TZ:
xts Attributes:
NULL
$ :An ‘xts’ object on 2017-01-02 10:00:00/2017-01-02 10:29:00 containing:
Data: num [1:30, 1] 9.41 13.15 6.07 10.12 10.37 ...
Indexed by objects of class: [POSIXct,POSIXt] TZ:
xts Attributes:
NULL
# 转型为xts类型
> df<-do.call(rbind.data.frame, xs)
> xdf<-as.xts(df)
> head(xdf)
V1
2017-01-01 10:00:00 9.98
2017-01-01 10:01:00 9.20
2017-01-01 10:02:00 10.21
2017-01-01 10:03:00 9.08
2017-01-01 10:04:00 7.82
2017-01-01 10:05:00 10.47
现在有了数据，那么我们可以对数据日期，按周期的分割了，从而生成开盘价、最高价、最低价、收盘价。这里一样会用到xts包的函数。关于xts类型的详细介绍，请参考文章 可扩展的时间序列xts。
# 按日进行分割，对应高开低收的价格
> d1<-to.period(xdf,period='days');head(d1)
xdf.Open xdf.High xdf.Low xdf.Close
2017-01-01 10:29:00 9.98 13.74 5.35 13.34
2017-01-02 10:29:00 9.41 13.54 6.07 9.76
2017-01-03 10:29:00 12.11 13.91 7.16 10.75
2017-01-04 10:29:00 10.43 14.02 6.31 12.10
2017-01-05 10:29:00 11.51 13.97 6.67 13.97
2017-01-06 10:29:00 10.57 12.81 4.30 5.16
# 按月进行分割
> m1<-to.period(xdf,period='months');m1
xdf.Open xdf.High xdf.Low xdf.Close
2017-01-31 10:29:00 9.98 16.40 3.85 10.14
2017-02-28 10:29:00 8.25 16.82 4.17 11.76
2017-03-31 10:29:00 10.55 15.54 2.77 9.61
2017-04-30 10:29:00 9.40 16.13 3.84 11.77
2017-05-31 10:29:00 13.79 16.74 3.97 10.25
2017-06-30 10:29:00 9.29 16.15 4.38 7.92
2017-07-31 10:29:00 5.39 16.09 4.55 9.88
2017-08-31 10:29:00 5.76 16.34 3.27 10.86
2017-09-30 10:29:00 9.56 16.40 3.58 10.09
2017-10-31 10:29:00 8.64 15.50 3.23 10.26
2017-11-30 10:29:00 9.20 15.38 3.00 10.92
2017-12-27 10:29:00 6.99 16.22 3.87 8.87
# 按7日进行分割
> d7<-to.period(xdf,period='days',k=7);head(d7)
xdf.Open xdf.High xdf.Low xdf.Close
2017-01-07 10:29:00 9.98 15.54 4.30 10.42
2017-01-14 10:29:00 11.38 14.76 5.74 9.17
2017-01-21 10:29:00 9.57 16.40 3.85 11.91
2017-01-28 10:29:00 10.51 14.08 4.66 10.97
2017-02-04 10:29:00 10.43 16.69 4.53 6.09
2017-02-11 10:29:00 11.98 15.23 5.04 11.57
最后，通过可视化把不同周期的收盘价，画到一个图中。
> plot(d1$xdf.Close)
> lines(d7$xdf.Close,col='red',lwd=2)
> lines(m1$xdf.Close,col='blue',lwd=2)
从图中，可以看出切换为不同的周期，看到的形状是完全不一样的。黑色线表示以日为周期的，红色线表示以7日为周期的，蓝色线表示以月为周期的。
从本文的介绍来看，要做好数据处理是相当不容易的。你要知道数据是什么样的，业务逻辑是什么，怎么写程序以及数据变形，最后怎么进行BI展示，表达出正确的分析维度。试试R语言，忘掉程序员的思维，换成数据的思维，也许繁琐的数据处理工作会让你开心起来。
本文所介绍的数据处理的方法，及个性化的功能函数，我已经发布为一个github的开源项目，项目地址为：https://github.com/bsspirit/RTransform 欢迎大家试用，共同完善。
作者介绍：
张丹，R语言中文社区专栏特邀作者，《R的极客理想》系列图书作者，民生银行大数据中心数据分析师，前况客创始人兼CTO。
10年IT编程背景，精通R ,Java, Nodejs 编程，获得10项SUN及IBM技术认证。丰富的互联网应用开发架构经验，金融大数据专家。个人博客 http://fens.me， Alexa全球排名70k。
著有《R的极客理想-工具篇》、《R的极客理想-高级开发篇》，合著《数据实践之美》，新书《R的极客理想-量化投资篇》(即将出版)。
《R的极客理想-工具篇》京东购买快速通道：https://item.jd.com/11524750.html
《R的极客理想-高级开发篇》京东购买快速通道：https://item.jd.com/11731967.html
《数据实践之美》京东购买快速通道：https://item.jd.com/12106224.html
