Antwort mit KI erzeugt
Problemverständnis:
Du möchtest die monatlichen Veränderungen (Renditen) einer spezifischen Spalte (Wertespalte) in einem DataFrame berechnen. Dein Ansatz nutzt die R-Paketfunktionalität von
dplyr und
lubridate für die Gruppierung und Berechnung. Allerdings begegnest du einigen Herausforderungen, darunter ein Fehler, der auftritt, wenn du versuchst, die prozentuale Veränderung mit deinem benutzerdefinierten
percent_change2-Funktion zu berechnen.
Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Lösung, die auf deinem letzten Versuch basiert, und wie du damit die gewünschte Berechnung ohne Fehler durchführen kannst:
Schritt 1: Daten Vorbereitung
Es scheint, als ob die Datenspalte korrekt interpretiert wird, aber es gibt ein Problem mit der Typzuweisung der Spalte
.STOXXR. Statt der Konvertierung der gesamten Spalte in eine Matrix mit
data.matrix(), solltest du sicherstellen, dass die Spalte
.STOXXR als numerisch behandelt wird. Dies ist notwendig, da arithmetische Operationen auf nicht-numerischen Typen (z.B. Faktor oder Zeichenketten) nicht zulässig sind.
r
library(readxl)
library(lubridate)
library(dplyr)
# Lese Daten ein (ersetze 'Data.xlsx' mit deinem tatsächlichen Dateipfad)
df_benchmark <- read_excel("Data.xlsx", sheet = "Benchmark", startRow = 2, colNames = TRUE, detectDates = TRUE, skipEmptyRows = FALSE)
# Stelle sicher, dass .STOXXR als numerisch behandelt wird
df_benchmark$.STOXXR <- as.numeric(as.character(df_benchmark$.STOXXR))
Schritt 2: Prozentuale Veränderung Berechnung
Die Funktion
percent_change2 scheint korrekt definiert zu sein. Das Problem könnte jedoch daran liegen, dass die
summarize_at-Funktion nicht die erwarteten Daten als Argument für deine benutzerdefinierte Funktion liefert. Statt
summarize_at könntest du eine Kombination aus
mutate() und
lag() verwenden, um die prozentuale Veränderung direkt zu berechnen.
r
df_benchmark <- df_benchmark %>%
mutate(Date = as.Date(Date)) %>% # Stelle sicher, dass das Datum als Datumstyp interpretiert wird
arrange(Date) %>% # Sortiere Daten nach Datum
group_by(gr = floor_date(Date, unit = "month")) %>%
mutate(PercentChange = (.STOXXR - lag(.STOXXR)) / lag(.STOXXR)) %>%
ungroup() %>%
select(-gr)
# Überprüfe die Ergebnisse
print(head(df_benchmark))
In diesem Beispiel berechnet
mutate eine neue Spalte
PercentChange, die die prozentuale Veränderung zum vorherigen Wert darstellt.
lag(.STOXXR) wird verwendet, um den Wert der vorherigen Zeile in der gleichen Spalte zu erhalten. Beachte, dass der erste Wert in jeder Gruppe
NA sein wird, weil es keinen vorherigen Wert gibt, von dem die Veränderung berechnet werden könnte.
Dieser Ansatz sollte die monatliche prozentuale Veränderung für deinen Datenrahmen ohne die zuvor erlebten Fehler berechnen.
