データフレームのすべての行をループするユーザー定義の関数入力

Question

私はRで独自の最初のプロジェクトを作成しようとしていますが、ロードブロッキングを打ちました。

私は、以下のようなデータフレームを持っています。すべての行が財務オプションのデータセットを表しています。

type <- c("C", "C") 
marketV <- c(1.1166, 1.911) 
S <- c(20, 60) 
K <- c(20, 56) 
T <- c(0.333, 0.5) 
df <- data.frame(type, marketV, S, K, T) 

このデータフレームを入力として使用するユーザー定義関数を作成しました。データフレームが1行の長さである場合、大きな効果がありました。しかし、私はどのように私の関数をすべてのデータフレームの行を反復し、すべての結果を生成するか分からない。

私はRを新しくしたので、 "for"ループを実行したり、lapplyで遊んだりする必要があるのか​​、単純な構文の答えであるのかは分かりません。私は関数が入力としてdfを取るだけで、n行分の計算を繰り返し、n個の結果を生成するだけです。事前に助けてくれてありがとう。

参照として以下の1行を持つDFのための私の現在の機能コード：

Answer 1

これはあなたのプログラムの修正版です：主なものは、データフレームを通じて行ずつ実行することです

df <- data.frame(type=c("C", "C"), marketV=c(1.1166, 1.911), S=c(20, 60), K=c(20, 56), T=c(0.333, 0.5)) 

IV <- function(df) { 
    # check if df has more then 1 row: 
    if (nrow(df)>1) { message("!! nrow(df)>1 !!"); return(NA) } 

    # Initializing of variables 
    r <- 0 
    sigma <- 0.3 
    sigma_down <- 0.001 
    sigma_up <- 1 
    count <- 0 

    type <- df$type; marketV <- df$marketV; S <- df$S; K <- df$K; T <- df$T 

    d1 <- (log(S/K) + (sigma^2/2)*T)/(sigma*sqrt(T)) 
    d2 <- (log(S/K) - (sigma^2/2)*T)/(sigma*sqrt(T)) 

    if(type=="C") { 
    V <- exp(-r*T)*(S*pnorm(d1) - K*pnorm(d2)) 
    } else { 
    V <- exp(-r*T)*(K*pnorm(-d2) - S*pnorm(-d1)) } 

    difference <- V - marketV 

    # Root finding of sigma by Bisection method 
    while(abs(difference)>0.001 && count<1000) { 
    if(difference < 0) { 
     sigma_down <- sigma 
     sigma <- (sigma_up + sigma)/2 
    } else { 
     sigma_up <- sigma 
     sigma <- (sigma_down + sigma)/2 
    } 

    d1 <- (log(S/K) + (sigma^2/2)*T)/(sigma*sqrt(T)) 
    d2 <- d1 - sigma*sqrt(T) 

    if(type=="C") { 
     V <- exp(-r*T)*(S*pnorm(d1) - K*pnorm(d2)) 
    } else { 
     V <- exp(-r*T)*(K*pnorm(-d2) - S*pnorm(-d1)) } 

    difference <- V - marketV 
    count <- count + 1 
    } 
    if(count == 1000){ 
    return(NA)   # If sigma to satisfy Black76 price cannot be found 
    } else{ 
    return(sigma) 
    } 
} 

sapply(split(df, seq(nrow(df))), IV) 

。これはあなたの元の関数では

sapply(split(df, seq(nrow(df))), IV) 

することによって行われ、多くのエラーです：最大のように、SにアクセスしKとされます。あなたはデータフレームdfから値を取ることを考えているかもしれません。しかし実際には、あなたはワークスペースから値を取っていました！私は再定義することによって、これを修正：

type <- df$type; marketV <- df$marketV; S <- df$S; K <- df$K; T <- df$T 

あなたが得るので、私は、dfの行数のためのテストを挿入：

：ここ

> IV(df) 
!! nrow(df)>1 !! 
[1] NA 

は、あなたのプログラムのクリーンアップバージョンです。

df <- data.frame(type=c("C", "C"), marketV=c(1.1166, 1.911), S=c(20, 60), K=c(20, 56), T=c(0.333, 0.5)) 

IV2 <- function(type, marketV, S, K, T) { 
    r <- 0; sigma <- 0.3 
    sigma_down <- 0.001; sigma_up <- 1 
    count <- 0 

    if(type=="C") { 
    f.sig <- function(sigma) { 
     d1 <- (log(S/K) + (sigma^2/2)*T)/(sigma*sqrt(T)) 
     d2 <- d1 - sigma*sqrt(T) 
     exp(-r*T)*(S*pnorm(d1) - K*pnorm(d2)) - marketV 
    } 
    } else { 
    f.sig <- function(sigma) { 
     d1 <- (log(S/K) + (sigma^2/2)*T)/(sigma*sqrt(T)) 
     d2 <- d1 - sigma*sqrt(T) 
     exp(-r*T)*(K*pnorm(-d2) - S*pnorm(-d1)) - marketV 
    } 
    } 
    ifelse(f.sig(sigma_down)*f.sig(sigma_up) < 0, uniroot(f.sig, c(sigma_down,sigma_up))$root, NA) # sigma 
} 

sapply(split(df, seq(nrow(df))), do.call, what="IV2")