Этот безумный, безумный R!
Я все-таки восхищаюсь R. Конечно, во всех особенностях не разобрался.
я знаю-то Matlab и FORTRAN/C/C++, но R это гремучая смесь, которая наверно
обходит любой статистический пакет. Некоторые вещи сделать безумно просто и быстро.
Вот например курс валют с сайта ЦБ прочитать.
require(XML)
require(quantmod)
"parseQuotes" <- function(From) {
fr <- read.csv(From, as.is = TRUE,header = FALSE) #читаем данные из файла
fr <- xts(as.matrix(fr[,(3:6)]), as.Date(strptime(fr[,1], "%Y%m%d")))
# функция strptime позволяет нам распарсить дату в заданном формате, в данном случае формат определяется выражением "%Y%m%d"
colnames(fr) <- c('Open','High','Low','Close') #присваивамем новые имена колонам для совместимости с xts
return(fr)
}
end_date<-format(Sys.time(), "%d.%m.%Y")
denom_date<-as.Date('1998-01-01');
# Считываем таблицу с сайта ЦБ.
d<-readHTMLTable(paste("http://www.cbr.ru/currency_base/dynamics.aspx?VAL_NM_RQ=R01235&date_req1=01.01.1992&r1=1&date_req2=",end_date))
Table<-d[[43]]
Len_Table<-length(Table[,1]) # Количество строк в таблице.
if (Len_Table>0){
names(Table)<-list("Date", "Units","Ex_rate" )
# Имя записываемого файла.
ofn <- tempfile()
#Изменяем разделитель целой и дробной.
pattern<-','
replacement = '.'
q_rate<-sub(pattern,replacement,as.character(Table$Ex_rate))
qq<-as.double(q_rate)
# Распарсиваем дату
fr <- as.Date(strptime(Table[,1], "%d.%m.%Y"))
# Деноминация
for(i in 1:Len_Table){
if(fr[i]
В результате получаем временный файл с данными и приличный график!
