使用xts读取R中每日股票时序数据时遇错误求助

数据集背景 #

数据集包含5030条观测值，时间范围覆盖2000年1月4日至2019年7月22日，是SystemicR包作者提供的data_stock_returns数据集，目标是复现作者结果后替换为自有数据集。

已做排查 #

• 确认数据集中无NA值
• 尝试将日期格式从dd/mm/yyyy改为yyyy/mm/dd，未解决问题
• 转换为季度频率后可正常读取，推测每日数据读取代码存在问题

数据集示例 #

尝试的代码及错误 #

代码1：

df_my_data <- read.csv(('C:/Users/s/Desktop/R/intro/data/data_stock_returns.csv'), sep = ";")

str(df_my_data)
# 'data.frame':   5030 obs. of  74 variables:
#  $ Index           : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
#  $ SXXP     : num  0 0 0 0 0 ...
#  $ STJ   : num  0 -0.0248 0.0995 0.0611 -0.0456 ...
#  $ ISP   : num  -0.021 -0.0021 -0.0212 0.023 -0.0173 ...

xts(df_my_data, order.by = as.Date(rownames(df_my_data$Date), "%d/%m/%Y"))

df_my_data$Date <- as.Date(df_my_data$Date)

错误信息：

Error in $<-.data.frame(*tmp*, Date, value = numeric(0)) : replacement has 0 rows, data has 5030

Error in xts(df_my_data, order.by = as.Date(rownames(df_my_data), "%d/%m/%Y")) :
'order.by' cannot contain 'NA', 'NaN', or 'Inf'

代码2：

df_my_data$Date_xts <- as.xts(df_my_data[, -1], order.by = (df_my_data$Date))

错误信息：

Error in xts(x, order.by = order.by, frequency = frequency, ...) :
order.by requires an appropriate time-based object

代码3：

library(SystemicR)
l_result<- f_CoVaR_Delta_CoVaR_i_q(data_stock_returns)

解决方案 #

1. 正确读取并处理本地CSV文件

从str(df_my_data)输出可见，数据框中无Date列，说明读取CSV时未正确加载该列或列名解析错误。需确保读取时包含Date列，再正确转换日期格式：

# 读取CSV，确认Date列被加载
df_my_data <- read.csv("C:/Users/s/Desktop/R/intro/data/data_stock_returns.csv", sep = ";")

# 转换日期格式（原格式为dd/mm/yyyy）
df_my_data$Date <- as.Date(df_my_data$Date, format = "%d/%m/%Y")

# 创建xts对象：用数值列作为数据，Date作为时间索引
xts_data <- xts(df_my_data[, -which(names(df_my_data) %in% c("Date", "Index"))], 
                order.by = df_my_data$Date)

2. 直接使用SystemicR内置数据集

若目标是复现作者结果，无需手动读取CSV，直接加载包内数据集即可：

library(SystemicR)
# 加载内置数据集
data("data_stock_returns")

# 确认Date列格式并转换
data_stock_returns$Date <- as.Date(data_stock_returns$Date, format = "%d/%m/%Y")

# 转为xts对象（若需要）
xts_data <- xts(data_stock_returns[, -c("Date", "Index")], order.by = data_stock_returns$Date)

# 运行作者提供的函数
l_result <- f_CoVaR_Delta_CoVaR_i_q(data_stock_returns)

错误原因解析

• 第一个错误：df_my_data$Date不存在，直接赋值会生成长度为0的向量，无法匹配5030行数据
• 第二个错误：rownames(df_my_data$Date)是错误用法，rownames()作用于数据框而非列，且原数据框行名不是日期字符串，转换后全为NA，导致xts的order.by参数不合法
• 第三个错误：df_my_data$Date未被正确转换为时间对象（甚至不存在），不符合xts对order.by的类型要求

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user17940819