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譬如水怙牛過窓櫺 頭角四蹄都過了 因甚麼尾巴過不得

日付データを年ごとや月ごとや週ごとで集計

R

R です。

lubridate パッケージを使うとかんたん。

[1301 東証1部] 極洋 日足 時系列データ CSVダウンロード のデータを使います。

> library(lubridate)
> library(dplyr)
> stocks <- read.csv("~/Downloads/stocks_1301-T.csv",fileEncoding = "cp932")
> head(stocks)
        日付 始値 高値 安値 終値 出来高 売買代金
1 2016-12-22 2727 2729 2720 2729  15600 42518900
2 2016-12-21 2736 2745 2724 2731  16500 45131600
3 2016-12-20 2725 2739 2715 2733  31800 86682900
4 2016-12-19 2727 2736 2706 2715  36600 99506500
5 2016-12-16 2729 2730 2704 2726  34500 93771100
6 2016-12-15 2730 2746 2724 2729  21000 57346100
> stocks %>% mutate(year=year(日付),month=month(日付),week=week(日付)) %>%
+ group_by(year,month,week) %>%
+ summarise(mean(高値)) %>%
+ ungroup()
# A tibble: 62 x 4
    year month  week mean(高値)
   <dbl> <dbl> <dbl>      <dbl>
1   2015    12    50     264.00
2   2015    12    51     264.25
3   2015    12    52     273.40
4   2016     1     1     278.25
5   2016     1     2     270.75
6   2016     1     3     262.80
7   2016     1     4     262.40
8   2016     1     5     273.00
9   2016     2     5     275.25
10  2016     2     6     264.50
# ... with 52 more rows