Question

我想使用dbplyr / dplyr来创建组级聚合变量。以下是该命令的要点：

q = tbl_copy %>% 
  group_by(group_var) %>%
  mutate(x_agg = min(x))

但这会产生以下错误： Error: Window function `min()` is not supported by this database

奇怪的是，当我使用summarise()动词时，min()效果很好。

q = tbl_copy %>% 
  group_by(group_var) %>%
  summarise(x_agg = min(x))

q %>% show_query()
<SQL>
SELECT `group_var`, `x`, MIN(`x`) AS `x_agg`
FROM `my_table`
GROUP BY `group_var`

我错过了什么？如何在MySQL表的副本上使用group_by()和mutate()？

更新：可重复的例子

> con <- DBI::dbConnect(RSQLite::SQLite(), ":memory:")
> copy_to(con, mtcars)
> 
> mtcars2 <- tbl(con, "mtcars")
> mtcars2 %>%
+     select(mpg,cyl) %>%
+     group_by(cyl) %>%
+     mutate(mpg_min = min(mpg))
Error: Window function `min()` is not supported by this database

Answer 1

MySQL不支持窗口函数，这就是dbplyr无法将dplyr代码转换为SQL的原因。

当您使用MySQL数据库时，通常的解决方法是使用嵌套的SQL查询，例如：

select yt.*, t.x_agg
from yourtable yt inner join (select group_var, min(x) as x_agg 
                              from yt 
                              group by group_var) t 
                    on yt.group_var = t.group_var

您可以使用dbGetQuery将上述查询直接发送给MySQL，也可以将此策略转换为dplyr代码：

tbl_copy %>% 
  inner_join(tbl_copy %>% 
               group_by(group_var) %>%
               summarise(x_agg = min(x)), by = "group_var")

另请注意，如果您的表格足够小，更直接的方法是在内存中执行所有操作（我的意思是：在客户端，即在R中）。

用于分组变异操作的dbplyr窗口函数

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