我们的财务团队正在使用闪亮的应用程序每月将csv文件上传到postegreSQL。 有时,他们需要修改数据然后再次上传。
让我们举一些例子让问题更容易理解:
# Retrieve data from PostgreSQL
>monthly_expense <- dbGetQuery(con, "SELECT * from expense_table2")
>monthly_expense
>month type USD
201605 A 200
201605 B 300
201606 A 105
201606 B 200
# Produce new 201606 data
>month<-c("201606", "201606")
>type<-c("A", "B")
>USD<-c(150, 250)
>new_data<-data.frame(month, type, USD )
>new_data
month type USD
1 201606 A 150
2 201606 B 250
那么如何用新的数据替换201606数据呢? 我认为应该修改以下命令,以指定2016年的数据应该被覆盖:
dbWriteTable(con, "expense_table2", value = new_data, append=T, overwrite = TRUE)
答案 0 :(得分:1)
使用dbSendQuery
考虑更新查询:
sqlstrings <- paste0("UPDATE expense_table2 SET USD = ", newdata$USD , "
WHERE month='", newdata$month, "' AND type='", newdata$type, "';")
queryruns <- lapply(sqlstrings, function(x) dbSendQuery(con, x))
或者,更新现有数据框,然后用dbWriteTable
覆盖Postgres的数据库表:
index <- match(monthly_expense$month, new_data2$month)
monthly_expense[index, 2:3] <- new_data2[2:3]
dbWriteTable(con, "expense_table2", value = monthly_expense, append=T, overwrite = TRUE)
更多,rbind
未更新的行到newdata并将其推送到数据库:
newdata <- rbind(monthly_expense[!(monthly_expense$month %in% newdata$month),],
newdata)
dbWriteTable(con, "expense_table2", value = new_data, append=T, overwrite = TRUE)