Kỹ năng lập trình cơ bản với R

Nếu bạn muốn tham gia khóa học miễn phí Model a Quantitative Trading Strategy in R của chúng tôi, đây là liên kết.

Đọc tệp: read.csv()

Bước đầu tiên trước khi có thể phân tích dữ liệu của một cổ phiếu là tải dữ liệu về và nạp nó vào không gian làm việc R. Nạp một tập dữ liệu vào không gian làm việc tương tự như mở một tệp dữ liệu trong Excel, sau đó chúng ta có thể chạy các hàm sẵn có trên đó. Trong R, các bảng dữ liệu thường được lưu dưới dạng đối tượng gọi là data frame.

Trong chương này, chúng ta sẽ dùng dữ liệu của một cổ phiếu tên là MARUTI được tải từ Yahoo Finance. Dữ liệu có tại http://assets.datacamp.com/course/quantinsti/data_ch1.csv. Tập dữ liệu chứa dữ liệu OHLC (Open High Low Close) hàng ngày và khối lượng giao dịch của Maruti từ 01-01-2008 đến 31-12-2013.

Trong bài tập này, chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách định nghĩa một object mới trong R, gọi là data_maruti. Cú pháp để định nghĩa một variable hoặc object mới rất đơn giản:

variable_name <- value
Được hỗ trợ bởi

trong đó variable_name là tên của object hoặc variable mới và value là giá trị gán cho nó.

Chúng ta sẽ lưu một tệp dữ liệu .csv trong data_maruti. function dùng để đọc tệp .csv và lưu nó thành một data frame là read.csv(). Cú pháp gọi một hàm khá đơn giản:

function_name(object1, object2, argument1, argument2, ....)Được hỗ trợ bởi

trong đó function_name là tên của function và object1, object1 là các đối tượng hoặc biến mà bạn muốn chạy hàm trên đó. arguments là các tham số bạn muốn chỉ định khi chạy hàm.

Trong bài tập này, chúng ta sẽ học cách tạo một biến mới bằng cách sử dụng một hàm.

Hướng dẫn

• Quan sát data frame dummy được tải lên làm ví dụ cho bạn. Lưu ý rằng có ba tham số trong hàm read.csv(): file, bằng với URL của dữ liệu; header, một giá trị logic cho biết tệp có chứa tên biến ở dòng đầu tiên hay không (TRUE trong trường hợp này); và stringsAsFactors, chỉ định việc chuỗi trong bảng có được lưu dưới dạng factor hay không (FALSE trong trường hợp này).
• Tạo một biến mới data_maruti chứa dữ liệu hàng ngày của Maruti từ 1/1/2008 đến 31/12/2013. Đảm bảo chỉ định header là TRUE và stringAsFactors là FALSE.
• Cuối cùng, xem các hàng đầu tiên của data frame bạn đã nạp bằng hàm head(). Chỉ cần chạy head(data_maruti) để gọi hàm.

# This is example code to show you how to read a .csv file
dummy <- read.csv(file = "http://assets.datacamp.com/course/quantinsti/data_ch1.csv", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

# Read out the .csv file saved at 'http://assets.datacamp.com/course/quantinsti/data_ch1.csv'
data_maruti <-

# Inspect the data frame

Xem lướt dữ liệu của bạn

Bây giờ bạn đã quen với hàm head(), hàm này được dùng để in ra vài dòng đầu tiên của data_maruti.

Trong bài tập này, bạn sẽ in ra vài dòng cuối cùng hay phần đuôi của tập dữ liệu bằng hàm tail(). Bạn cũng sẽ tìm hiểu cách truy vấn số hàng và số cột của tập dữ liệu.

Data frame data_maruti đã được nạp sẵn trong không gian làm việc cho bạn.

Hướng dẫn

• In sáu dòng cuối của data_maruti bằng hàm tail().
• In số lượng hàng trong data_maruti bằng hàm nrow().
• In số lượng cột trong data_maruti bằng hàm ncol().

Kiểu, lớp và kích thước của đối tượng trong R

Mỗi biến trong R là một đối tượng có kiểu, lớp và kích thước riêng. Chỉ có một vài kiểu biến cơ bản như numeric (ví dụ 5 hoặc 5.0), character (ví dụ "a") và logical (ví dụ TRUE). Kích thước là số hàng và số cột của đối tượng. Cuối cùng, lớp của một đối tượng có thể làm thay đổi cách các hàm hoạt động. Ví dụ, hàm print() sẽ hoạt động khác nhau đối với một biến là data frame so với một biến là mô hình tuyến tính.

Các lớp đối tượng mà chúng ta làm việc trong chương này là vector và data frame. Như đã đề cập trước đó, data frame giống như các bảng excel, thường được dùng nhất trong tính toán tài chính. Vector giống như một hàng hoặc một cột dữ liệu gồm các biến cùng kiểu. Nói cách khác, một data frame được cấu thành từ các vector.

Hướng dẫn

In kiểu, lớp và kích thước của đối tượng data_maruti bằng các hàm typeof(), class() và dim() tương ứng. Data frame data_maruti đã được nạp sẵn trong không gian làm việc.

# Print the class of 'data_maruti'


# Print the type of 'data_maruti'


# Print the dimensions of 'data_maruti'

Nếu bạn muốn học thêm từ khóa học này, đây là liên kết.

Xem bài hướng dẫn Đối tượng và Lớp trong R của DataCamp.