使用 any() 使用 dbplyr 从 SQLite 数据库中获取数据
Use any() to fetch data from SQLite database using dbplyr
我想通过使用 any()
函数结合 group_by
从 R 中的本地 SQLite 数据库中获取数据,以过滤至少一行等于的组某种条件。最终学习 SQL 可能会有所帮助,但是,到目前为止,我设法使用 dbplyr 完成了所有查询,我希望也有针对此问题的 dplyr 解决方案。
db <- dbConnect(RSQLite::SQLite(), "test_db.sqlite")
test_table <- tibble(id = c(rep(1:3, each = 3)),
cond = c(rep("A", 8), "B"))
dbWriteTable(db, "table", test_table)
table <- tbl(db, "table")
有了 table 已经在内存中,我可以使用
轻松完成我想要的
test_table %>%
group_by(id) %>%
filter(any(cond == "B"))
这给了我
id cond
<int> <chr>
1 3 A
2 3 A
3 3 B
但是这不起作用:
table %>%
group_by(id) %>%
filter(any(cond == "B"))
它导致以下错误:
error: no such function: any
是否有 dbplyr 解决方法?
这是一个有效的解决方案:
library(dplyr)
library(DBI)
db <- dbConnect(RSQLite::SQLite(), "test_db.sqlite")
test_table <- tibble(id = c(rep(1:3, each = 3)),
cond = c(rep("A", 8), "B"))
test_table
### A tibble: 9 × 2
## id cond
## <int> <chr>
##1 1 A
##2 1 A
##3 1 A
##4 2 A
##5 2 A
##6 2 A
##7 3 A
##8 3 A
##9 3 B
dbWriteTable(db, "table", test_table)
table <- tbl(db, "table")
table %>%
group_by(id) %>%
filter(sum(cond == "B") > 0)
## Source: lazy query [?? x 2]
## Database: sqlite 3.38.0 [test_db.sqlite]
## Groups: id
# id cond
# <int> <chr>
#1 3 A
#2 3 A
#3 3 B
我想通过使用 any()
函数结合 group_by
从 R 中的本地 SQLite 数据库中获取数据,以过滤至少一行等于的组某种条件。最终学习 SQL 可能会有所帮助,但是,到目前为止,我设法使用 dbplyr 完成了所有查询,我希望也有针对此问题的 dplyr 解决方案。
db <- dbConnect(RSQLite::SQLite(), "test_db.sqlite")
test_table <- tibble(id = c(rep(1:3, each = 3)),
cond = c(rep("A", 8), "B"))
dbWriteTable(db, "table", test_table)
table <- tbl(db, "table")
有了 table 已经在内存中,我可以使用
轻松完成我想要的test_table %>%
group_by(id) %>%
filter(any(cond == "B"))
这给了我
id cond
<int> <chr>
1 3 A
2 3 A
3 3 B
但是这不起作用:
table %>%
group_by(id) %>%
filter(any(cond == "B"))
它导致以下错误:
error: no such function: any
是否有 dbplyr 解决方法?
这是一个有效的解决方案:
library(dplyr)
library(DBI)
db <- dbConnect(RSQLite::SQLite(), "test_db.sqlite")
test_table <- tibble(id = c(rep(1:3, each = 3)),
cond = c(rep("A", 8), "B"))
test_table
### A tibble: 9 × 2
## id cond
## <int> <chr>
##1 1 A
##2 1 A
##3 1 A
##4 2 A
##5 2 A
##6 2 A
##7 3 A
##8 3 A
##9 3 B
dbWriteTable(db, "table", test_table)
table <- tbl(db, "table")
table %>%
group_by(id) %>%
filter(sum(cond == "B") > 0)
## Source: lazy query [?? x 2]
## Database: sqlite 3.38.0 [test_db.sqlite]
## Groups: id
# id cond
# <int> <chr>
#1 3 A
#2 3 A
#3 3 B