在使用R语言数据分析时，可以融合SQL语言使数据聚集操作更加便利，同时也可以增加对SQL语句的熟悉。借助sqldf、DBI、RSDLite等包，可以在R环境中直接运用SQL语句，轻松实现数据的分组统计、汇总分析，SQL的强大查询能力简化了数据处理步骤，让复杂分析变得简单。
举个例子,使用DBI包操作R语言自带数据集USArrests：
library(DBI)
# 初始化一个临时的内存数据库并将一个data.frame复制到其中
con <- dbConnect(RSQLite::SQLite(), ":memory:")
data(USArrests)
dbWriteTable(con, "USArrests", USArrests)
dbListTables(con)
# 将所有查询结果提取到一个data frame中
dbGetQuery(con, "SELECT * FROM USArrests")
# 或者分批进行
rs <- dbSendQuery(con, "SELECT * FROM USArrests")
d1 <- dbFetch(rs, n = 10) # 以10行为单位提取数据
dbHasCompleted(rs)
d2 <- dbFetch(rs, n = -1) # 提取所有剩余数据
dbHasCompleted(rs)
dbClearResult(rs)
# 清理
dbDisconnect(con)
安装sqldf包和RSQLite包
在进行操作前需要先安装sqldf包和RSQLite包
install.packages("sqldf")
install.packages("RSQLite")
随后在脚本或命令行中导入这两个包：
library(sqldf)
library(RSQLite)
sqldf包函数参数说明
| 参数名称 | 描述 |
|---|---|
| x | SQL 查询语句，可以是单个字符串或字符串向量。如果 x 缺失，则建立一个数据库连接，后续 sqldf 语句将使用这个连接。 |
| stringsAsFactors | 是否将字符型列转换为因子类型。 |
| row.names | 是否为数据框添加行名列。 |
| envir | 指定查找数据框的环境。 |
| method | 指定输出数据框的列类型转换方式。 |
| file.format | 用于读取文件到数据库的参数设置。 |
| dbname | 数据库名称，对于 SQLite 和 h2 默认是 :memory:，表示嵌入式数据库。 |
| drv | 指定数据库驱动，如 "SQLite", "MySQL", "h2", "PostgreSQL"。 |
| user, password, host, port | 数据库连接的用户名、密码、主机和端口。 |
| dll | SQLite 可加载扩展的名称。 |
| connection | 指定已存在的数据库连接。 |
| verbose | 是否显示详细输出。 |
使用案例
1.创建数据库文件
这里我将R语言自带的iris数据集制作成.sqlite文件，在制作.sqlite文件时需要注意下，要将列命"Sepal.Length"更改为"Sepal_Length"格式，方便数据库操作。
library(RSQLite)
# 创建SQLite数据库连接
data("iris")
names(iris) <- c("Sepal_Length", "Sepal_Width", "Petal_Length", "Petal_Width", "Species")
con <- dbConnect(RSQLite::SQLite(), dbname = "iris.sqlite")
# 将iris数据集复制到数据库中的新表
dbWriteTable(con, "iris_table", iris)
# 关闭数据库连接（个人推荐每次在脚本结束时关闭连接）
dbDisconnect(con)
代码运行成功后会在工作目录中生成.sqlite文件和.sqlite-journal文件
2.查询表中数据
这里，使用刚才建立的iris.sqlite，数据库驱动为 SQLite，并使用 sqldf 函数执行了一个简单的 SQL 查询，即选择 iris 表中的所有列和行。查询结果存储在 iris_query_from_db 数据框中，随后被打印出来。
library(RSQLite)
library(sqldf)
# 创建SQLite数据库连接
con <- dbConnect(RSQLite::SQLite(), dbname = "iris.sqlite")
# 将iris数据集复制到数据库中的新表
dbWriteTable(con, "iris_table", iris)
# 关闭数据库连接（个人推荐每次在脚本结束时关闭连接）
dbDisconnect(con)
iris_query_from_db <- sqldf("SELECT * FROM main.iris_table WHERE Species = 'setosa'", dbname = "iris.sqlite")
# 打印结果
print(iris_query_from_db)
3.查询列名
先通过PRAGMA table_info命令从数据库中检索iris_table表的列信息。检索到的信息存储在一个数据框column_names中，随后提取column_names数据框中的name列，并将其转换为字符向量column_names_list，最后打印出这个列名列表。
column_names <- sqldf("PRAGMA table_info(iris_table);", dbname = "iris.sqlite")
column_names_list <- as.character(column_names$name)
print(column_names_list)
4.查询前几条记录
这里仍使用刚才创建的数据库文件，只查询前6行
iris_first_few <- sqldf("SELECT * FROM main.iris_table LIMIT 5", dbname = "iris.sqlite")
iris_first_few
5.插入数据
先创建了一个包含新数据的数据框new_row，然后，使用dbExecute函数和参数化查询将新数据插入到iris_table表中，参数化查询可以帮助防止SQL注入攻击，并提高查询的安全性。
new_row <- data.frame(
Sepal.Length = 5.9,
Sepal.Width = 3.0,
Petal.Length = 5.1,
Petal.Width = 1.8,
Species = "virginica"
)
dbExecute(con, "INSERT INTO iris_table (Sepal_Length, Sepal_Width,
Petal_Length, Petal_Width, Species) VALUES (?, ?, ?, ?, ?)",
params = list(5.9, 3.0, 5.1, 1.8, "virginica"))
6.数据筛选
这里筛选出Petal_Width 为0.2的所有数据
iris_petal_width_0_2 <- sqldf("SELECT * FROM main.iris_table WHERE Petal_Width = 0.2", dbname = "iris.sqlite")
iris_petal_width_0_2
7.数据聚合
通过sqldf()函数执行一个SQL查询，该查询从iris表中选取每个物种（Species），并计算其平均花萼长度（Sepal_Length）和花萼宽度（Sepal_Width）。查询结果存储在一个数据框ass中，
ass <- sqldf('SELECT Species, AVG("Sepal_Length") AS Sepal_Length,
AVG("Sepal_Width") AS Sepal_Width FROM iris GROUP BY Species')
ass
8. 多表连接
先创建两个数据框DF1和DF2，它们分别包含ID和Value列以及ID和Detail列。然后通过sqldf函数执行一个SQL左连接查询，将DF1和DF2按ID列进行连接。查询结果包含DF1的所有列以及DF2中的Detail列，当ID匹配时，Detail列显示相应值，否则显示NA。查询结果存储在一个数据框result中，并打印出来以供查看。
# 建立两个数据框 DF1 和 DF2
DF1 <- data.frame(ID = 1:5, Value = 10:14)
DF2 <- data.frame(ID = 3:7, Detail = letters[1:5])
# 使用 SQL 进行连接查询
result <- sqldf("SELECT DF1.*, DF2.Detail FROM DF1 LEFT JOIN DF2 ON DF1.ID = DF2.ID")
result
最后切记有个好习惯，关闭数据库连接
dbDisconnect(con)
