Question

有没有办法将sqldf查询放在用户定义的函数中？我已经完成了这个：http://r.789695.n4.nabble.com/Passing-Multiple-Variable-Into-SQLDF-Statement-as-parameters-of-function-td4636147.html，R call variable inside sqldf。

我的示例代码如下：

db1 = data.frame(a = c(1,2,3), b = c("a","b","c"))
db2 = data.frame(a = c(1,2,3), b = c("b","a","c"))
db = list(db1,db2)

extrct = function(x){
Example=paste0("select * from", x , "where b
='","b", "'")
sqldf(Example,verbose=TRUE) 
}

我有很多数据库，只要sqldf在函数内工作，就可以很容易地编写SAS宏代码来提取数据。另外我已经为一些小进程编写了R代码，但是有许多复杂的SQL程序在sqldf中会更容易。提前谢谢。

Answer 1

试试这个：

library(sqldf)

extract <- function(x, envir = parent.frame(), verbose = TRUE, ...) {
  fn$sqldf("select * from [$x] where b = 'b'", envir = envir, verbose = verbose, ...)
}

# sample runs
extract("db1")
extract("db2")

Map(extract, c("db1", "db2"))

db <- setNames(db, c("db1", "db2"))
lapply(names(db), extract, envir = list2env(db))

如果我们将最后一行更改为此，则输出将具有组件名称，但在其他方面相同：

sapply(names(db), extract, envir = list2env(db), simplify = FALSE)

Answer 2

这就是我写它的方式。 sqldf更自然地处理字符串，而不是使用nse。因此，只需传入要使用源的data.frame的字符串/名称。

library(sqldf); requireNamespace("checkmate")
db1 <- data.frame(a = c(1,2,3), d = c("a","b","c"), stringsAsFactors = F)

extract <- function( table_name, criteria_d ) {
  checkmate::assert_character(table_name, min.chars=1, len=1, any.missing=F)
  checkmate::assert_character(criteria_d, min.chars=1, len=1, any.missing=F)

  # Half-way attempt to prevent sql-injection. Values would need to be only numbers, letters, and underscores.
  checkmate::assert_character(table_name, pattern="^\\w+$", len=1, any.missing=F)
  checkmate::assert_character(criteria_d, pattern="^\\w+$", len=1, any.missing=F)

  sql <- paste0("select * from [", table_name , "] where d ='", criteria_d, "'")

  cat("Executing: `", sql, "`\n", sep="")
  sqldf(sql, verbose=F) 
}

extract("db1", "b")

如果由于某种原因您无法知道变量的字符串/名称，则这相当于：extract(quote(db1), "b")。

一些注释。

我将变量的名称更改为“d”以使事情更加清晰。
我认为db2和db与您的方案无关。
我尽量不要过多地更改你的代码。如果此功能曾连接到真实数据库，请防止sql injection。
如果您的sql稍微复杂一点，请考虑使用glue::glue_sql()。

编辑以回应@ Sayak的评论：

使用purrr::map_df()循环显示data.frame 名称

c("db1", "db2") %>% 
  purrr::map_df(extract, "b")

并将结果合并到一个data.frame中：

Executing: `select * from [db1] where d ='b'`
Executing: `select * from [db2] where d ='b'`
  a d
1 2 b
2 1 b

这很漂亮，不需要后续调用dplyr::bind_rows()。

如果您需要更改条件（即，因此它并非总是“b”），请使用purrr::pmap_df()将输入打包为data.frame（其列与参数匹配）您的extract()功能：

ds_input <- tibble::tribble(
  ~table_name, ~criteria_d,
  "db1",         "b",
  "db1",         "c",
  "db2",         "c"
)

ds_input %>% 
  purrr::pmap_df(extract)

# Executing: `select * from [db1] where d ='b'`
# Executing: `select * from [db1] where d ='c'`
# Executing: `select * from [db2] where d ='c'`
#   a d
# 1 2 b
# 2 3 c
# 3 3 c

将sqldf放在r函数中

2 个答案: