UseMethod("escape") 错误:没有适用于 'escape' 的方法应用于 class 的对象

Error in UseMethod("escape") : no applicable method for 'escape' applied to an object of class

我在远程 Postgres 数据库上尝试一些代码时收到以下错误消息。

以下 peusdo-reproducing 代码在数据帧位于本地但在远处时效果很好。

library(tidyverse)
library(dbplyr)
library(RPostgres)


event <- tibble(id = c("00_1", "00_2", "00_3", "00_4", "00_5", "00_6", "00_7"),
               type_id = c("A", "B", "C", "B", "A", "B", "C"))


detail <- tibble(id = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L),
                event_id = c("00_1", "00_1", "00_2", "00_2", "00_3", "00_4", "00_4", "00_5", "00_6", "00_6", "00_7", "00_8"),
                type_id = c(3L, 4L, 6L, 7L, 2L, 6L, 3L, 2L, 6L, 5L, 2L, 1L))


event_f <- event %>%
 mutate(new_variable = id %in% (detail %>%
          filter(type_id == 6) %>%
          pull(event_id))) %>%
 collect()

Error in UseMethod("escape") : no applicable method for 'escape' applied to an object of class "c('tbl_PqConnection', 'tbl_dbi', 'tbl_sql', 'tbl_lazy', 'tbl')"

问题很可能是由嵌套的 dplyr 查询引起的。这里有两种可能:

  1. dbplyr 无法将您的查询翻译成 SQL、

  2. dbplyr 翻译了您的查询,但它无效 SQL。

如何判断

dbplyr 尝试将每组命令翻译成 SQL。验证这一点的一种方法是使用函数 show_query().

例如R命令:

my_table %>% mutate(new_col = 2 * old_col + id) %>% select(new_col, id) %>% show_query()

会 return 类似于下面的 SQL 命令:

SELECT 2 * old_col + id AS new_col, id
FROM database.my_table

这只有在可以将 R 翻译成 SQL 时才会发生。因此:

  1. If show_query returns SQL, 你应该检查 SQL 以确定错误的地方并调整你的 R 命令来纠正这个

  2. 如果 show_query 没有 return,或者出现错误,那么 dbplyr 无法翻译您的查询,需要对其进行重组。

预计问题是由嵌套的dplyr命令引起的(detail %>% filter %>% pull),我建议将其替换为semi_join如下:

detail_f <- detail %>%
    filter(type_id == 6)

event_f <- event %>%
    semi_join(detail_f, by = c("id" = "type_id")) %>%
    collect()

如果您不熟悉半连接,您可能会发现 post 很有帮助。 R也支持反连接的使用。

编辑:误读了您的初始查询。

因为您想在输出 table 中为 event_id 的 presence/absence 添加一个指示符,您可能可以避免半连接或反连接。可能类似于以下内容:

detail_f <- detail %>%
    filter(type_id == 6) %>%
    select(id_to_compare = event_id) %>%
    mutate(new_variable = 1)

event_f <- event %>%
    left_join(detail_f, by = c("id" = "id_to_compare")) %>%
    mutate(new_variable = ifelse(is.na(new_variable), 0, new_variable) %>%
    collect()

注意,我在这里使用了 0 和 1 而不是 FALSETRUE,因为 SQL 的某些版本不像 R 那样容易处理这些问题。