r语言读取excel文件里面代码为1的股票数据显示# A tibble: 0 × 3 # ℹ 3 variables: Stkcd <chr>, Trddt <chr>, Clsprc <chr>
时间: 2024-03-12 10:47:04 浏览: 22
如果你使用以下代码:
```R
data <- read_excel("your_file_path.xlsx")
stock_data <- data[data$code == 1, ]
```
但是得到了"# A tibble: 0 × 3 # ℹ 3 variables: Stkcd <chr>, Trddt <chr>, Clsprc <chr>"的输出结果,那么可能是因为Excel文件中的Stkcd、Trddt和Clsprc这三个变量全部都是字符型变量,而不是数值型变量。
你可以使用以下代码来将这三个变量转换为数值型变量:
```R
data <- read_excel("your_file_path.xlsx")
data$Stkcd <- as.numeric(data$Stkcd)
data$Trddt <- as.numeric(data$Trddt)
data$Clsprc <- as.numeric(data$Clsprc)
stock_data <- data[data$code == 1, ]
```
这个代码会将Stkcd、Trddt和Clsprc这三个变量转换为数值型变量,并创建一个名为stock_data的数据框,其中包含Excel文件中代码为1的所有股票数据。
相关问题
mv_lasso_feature_selection(mvdat2) #LASSO Performing feature selection # A tibble: 0 × 2 # … with 2 variables: exposure <chr>, b <dbl> # ℹ Use `colnames()` to see all variable names
根据你提供的代码 `mv_lasso_feature_selection(mvdat2)`,它似乎是在使用 LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)进行特征选择。LASSO是一种线性回归方法,它通过加入L1正则化项来推动回归系数的稀疏性,从而实现特征选择。
根据输出结果,我们可以看到结果是一个包含两个变量的 tibble(类似于数据框)对象,其中变量名为 "exposure" 和 "b"。根据这个输出,可以使用 `colnames()` 函数查看所有变量名。
请注意,我无法直接运行你提供的代码,因为我是一个基于文本的AI助手,无法执行实际的代码。我只能根据你提供的信息给出一般性的解释和指导。如果你有任何进一步的问题,请随时提问。
r语言实现tibble数据表连接
在R语言中,可以使用dplyr包中提供的函数来实现tibble数据表的连接。常用的连接函数包括:
- inner_join:返回两个数据表中共有的部分。
- left_join:返回第一个数据表中的所有记录,以及第二个数据表中与第一个数据表匹配的记录。
- right_join:返回第二个数据表中的所有记录,以及第一个数据表中与第二个数据表匹配的记录。
- full_join:返回两个数据表中所有的记录。
以下是一个示例代码,演示如何使用dplyr包中的left_join函数将两个tibble数据表进行连接:
```r
library(dplyr)
# 创建两个tibble数据表
table1 <- tibble(id = c(1, 2, 3), val1 = c("a", "b", "c"))
table2 <- tibble(id = c(2, 3, 4), val2 = c("d", "e", "f"))
# 使用left_join函数进行连接,并指定连接字段为"id"
result <- left_join(table1, table2, by = "id")
# 输出连接结果
print(result)
```
输出结果如下:
```
# A tibble: 3 x 3
id val1 val2
<dbl> <chr> <chr>
1 1 a <NA>
2 2 b d
3 3 c e
```
可以看到,left_join函数将两个数据表按照"id"字段进行连接,并返回了table1中所有的记录,以及table2中与table1匹配的记录。由于"id"为1的记录在table2中不存在,因此val2字段显示为NA。