基于R语言的统计分析基础：使用SQL语句操作数据集

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

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)