استخراج أعلى قيمة للسعر في فترات زمنية مختلفة

في هذا السياق، ترغب في استخراج أعلى قيمة للسعر (“High”) لكل فترة محددة بين “Beg” و “End”. لتحقيق ذلك في لغة البرمجة R، يمكنك استخدام مجموعة من الخطوات لتحقيق النتيجة المرجوة.

أولاً، سنحتاج إلى دمج البيانات من الإطارين الأول والثاني بناءً على التاريخ (“Date”)، حيث يتم تحديد فترة كل “Beg” و “End”. ثم، سنستخدم هذه الفترات لاستخراج القيم القصوى للسعر (“High”) في كل فترة.

فيما يلي الخطوات التفصيلية لتنفيذ ذلك:

1. الدمج (Merging): سنقوم بدمج الإطارين الأول والثاني باستخدام التاريخ كمفتاح.
2. الاستخراج (Extraction): بعد الدمج، سنستخدم مجموعة من الوظائف لاستخراج القيم القصوى للسعر لكل فترة.

وهنا الكود الذي ينفذ هذه الخطوات:

RCopy code
# تحميل المكتبة اللازمة
library(dplyr)

# الدمج
merged_data <- period_example %>%
  mutate(Beg = as.Date(Beg), End = as.Date(End)) %>%
  left_join(price_example, by = c("Beg" = "Date", "End" = "Date")) %>%
  group_by(Beg, End) %>%
  summarize(High = max(High, na.rm = TRUE))

# طباعة النتيجة
print(merged_data)

في هذا الكود، قمنا بتحميل مكتبة “dplyr” لتسهيل عملية المعالجة، ثم قمنا بالدمج باستخدام الدالة left_join()، وبعد ذلك قمنا بتجميع البيانات باستخدام group_by() واستخراج القيم القصوى باستخدام summarize().

وبعد تنفيذ هذا الكود، ستحصل على إطار بيانات يحتوي على أعلى قيم السعر لكل فترة محددة بين “Beg” و “End”.

بالطبع، دعني أكمل المقال لك.

بعد أن قمت بتنفيذ الخطوات السابقة في R، ستحصل على النتيجة المرجوة، وهي إطار بيانات يحتوي على أعلى قيم السعر لكل فترة محددة بين “Beg” و “End”. والآن، سنقوم بتوضيح بعض النقاط الهامة حول الكود المستخدم وطريقة عمله.

أولاً، لقد استخدمنا مكتبة “dplyr” في R لتسهيل معالجة البيانات. هذه المكتبة توفر واجهة برمجية قوية وبديهية لتنفيذ العديد من العمليات الشائعة على البيانات، مثل التحويل، والتجميع، والترشيح، وغيرها.

ثانيًا، في الخطوة الأولى من الكود، قمنا بدمج الإطارين الأول والثاني باستخدام الدالة left_join()، وذلك باستخدام التاريخ كمفتاح للدمج. هذا يسمح لنا بربط كل فترة محددة بين “Beg” و “End” بالقيم المتاحة في إطار البيانات “price_example”.

ثالثًا، استخدمنا الدالة group_by() لتجميع البيانات بناءً على أعمدة “Beg” و “End”. هذا يعني أننا ننظر إلى كل فترة فردية معًا كوحدة واحدة.

وأخيرًا، باستخدام الدالة summarize()، استخرجنا القيمة القصوى للسعر (“High”) لكل فترة محددة بين “Beg” و “End” باستخدام max()، مع تجاهل القيم المفقودة باستخدام na.rm = TRUE.

بهذا، يتم الحصول على النتيجة المطلوبة التي تحتوي على أعلى قيم السعر لكل فترة محددة بين “Beg” و “End”. وهذا يسهل عملية تحليل البيانات الزمنية واستخراج الإحصائيات الهامة لكل فترة.