存在部分共同列的多个xts时间序列对象合并方法咨询

核心思路 #

利用xts对象的时间索引特性，先提取所有唯一股票代码，再按单只股票拼接不同时间段的价格数据，最后合并所有股票列，自动将不存在的时段数据补为NA。

实现代码 #

首先加载依赖包：

library(xts)

示例数据构造 #

# 2020年成分股数据
date1 <- as.Date(c("2020-11-01", "2020-12-01"))
xts1 <- xts(
  data.frame(
    AAPL = c(100, 105),
    AMZ = c(85, 70),
    AA = c(90, 80),
    AXP = c(70, 90)
  ),
  order.by = date1
)

# 2021年调整后成分股数据
date2 <- as.Date(c("2021-01-01", "2021-02-01"))
xts2 <- xts(
  data.frame(
    AAPL = c(108, 110),
    AM = c(75, 60),
    AXP = c(80, 70),
    BA = c(50, 60)
  ),
  order.by = date2
)

合并逻辑（支持2个及以上年度数据批量处理） #

# 1. 把所有待合并的年度xts放入列表
xts_list <- list(xts1, xts2)

# 2. 提取所有出现过的股票代码
all_tickers <- unique(unlist(lapply(xts_list, colnames)))

# 3. 按单只股票拼接全时间段数据
merged_list <- lapply(all_tickers, function(ticker) {
  # 提取该股票在各年度的价格，没有则补对应时段的NA
  per_ticker <- lapply(xts_list, function(x) {
    if (ticker %in% colnames(x)) {
      return(x[, ticker])
    } else {
      return(xts(rep(NA, nrow(x)), order.by = index(x)))
    }
  })
  # 拼接该股票的全时段数据
  do.call(rbind, per_ticker)
})

# 4. 合并所有股票列得到最终结果
final_xts <- do.call(merge, merged_list)
colnames(final_xts) <- all_tickers

输出结果验证 #

打印final_xts即可得到预期格式：

AAPL AMZ AA AXP BA
2020-11-01  100  85 90  70 NA
2020-12-01  105  70 80  90 NA
2021-01-01  108  NA NA  80 50
2021-02-01  110  NA NA  70 60

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tamás F