R Language
sqldf

Основные примеры использования

sqldf() из пакета sqldf позволяет использовать SQLite-запросы для выбора и управления данными в R. SQL-запросы вводятся как символьные строки.

Чтобы выбрать первые 10 рядов набора данных «бриллианты» из пакета ggplot2 , например:

data("diamonds")
head(diamonds)

# A tibble: 6 x 10
  carat       cut color clarity depth table price     x     y     z
  <dbl>     <ord> <ord>   <ord> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
1  0.23     Ideal     E     SI2  61.5    55   326  3.95  3.98  2.43
2  0.21   Premium     E     SI1  59.8    61   326  3.89  3.84  2.31
3  0.23      Good     E     VS1  56.9    65   327  4.05  4.07  2.31
4  0.29   Premium     I     VS2  62.4    58   334  4.20  4.23  2.63
5  0.31      Good     J     SI2  63.3    58   335  4.34  4.35  2.75
6  0.24 Very Good     J    VVS2  62.8    57   336  3.94  3.96  2.48

require(sqldf)
sqldf("select * from diamonds limit 10")

   carat       cut color clarity depth table price    x    y    z
1   0.23     Ideal     E     SI2  61.5    55   326 3.95 3.98 2.43
2   0.21   Premium     E     SI1  59.8    61   326 3.89 3.84 2.31
3   0.23      Good     E     VS1  56.9    65   327 4.05 4.07 2.31
4   0.29   Premium     I     VS2  62.4    58   334 4.20 4.23 2.63
5   0.31      Good     J     SI2  63.3    58   335 4.34 4.35 2.75
6   0.24 Very Good     J    VVS2  62.8    57   336 3.94 3.96 2.48
7   0.24 Very Good     I    VVS1  62.3    57   336 3.95 3.98 2.47
8   0.26 Very Good     H     SI1  61.9    55   337 4.07 4.11 2.53
9   0.22      Fair     E     VS2  65.1    61   337 3.87 3.78 2.49
10  0.23 Very Good     H     VS1  59.4    61   338 4.00 4.05 2.39

Чтобы выбрать первые 10 строк, где для цвета «E»:

sqldf("select * from diamonds where color = 'E' limit 10")

   carat       cut color clarity depth table price    x    y    z
1   0.23     Ideal     E     SI2  61.5    55   326 3.95 3.98 2.43
2   0.21   Premium     E     SI1  59.8    61   326 3.89 3.84 2.31
3   0.23      Good     E     VS1  56.9    65   327 4.05 4.07 2.31
4   0.22      Fair     E     VS2  65.1    61   337 3.87 3.78 2.49
5   0.20   Premium     E     SI2  60.2    62   345 3.79 3.75 2.27
6   0.32   Premium     E      I1  60.9    58   345 4.38 4.42 2.68
7   0.23 Very Good     E     VS2  63.8    55   352 3.85 3.92 2.48
8   0.23 Very Good     E     VS1  60.7    59   402 3.97 4.01 2.42
9   0.23 Very Good     E     VS1  59.5    58   402 4.01 4.06 2.40
10  0.23      Good     E     VS1  64.1    59   402 3.83 3.85 2.46

Обратите внимание, что в приведенном выше примере цитируемые строки в SQL-запросе цитируются с использованием '', если общий запрос цитируется с помощью "" (это также работает в обратном порядке).

Предположим, что мы хотим добавить новый столбец для подсчета количества бриллиантов Premium cut более 1 карат:

sqldf("select count(*) from diamonds where carat > 1 and color = 'E'")

  count(*)
1     1892

Результаты создания значений также могут быть возвращены в виде новых столбцов:

sqldf("select *, count(*) as cnt_big_E_colored_stones from diamonds where carat > 1 and color = 'E' group by clarity")

  carat       cut color clarity depth table price    x    y    z cnt_big_E_colored_stones
1  1.30      Fair     E      I1  66.5    58  2571 6.79 6.75 4.50                       65
2  1.28     Ideal     E      IF  60.7    57 18700 7.09 6.99 4.27                       28
3  2.02 Very Good     E     SI1  59.8    59 18731 8.11 8.20 4.88                      499
4  2.03   Premium     E     SI2  61.5    59 18477 8.24 8.16 5.04                      666
5  1.51     Ideal     E     VS1  61.5    57 18729 7.34 7.40 4.53                      158
6  1.72 Very Good     E     VS2  63.4    56 18557 7.65 7.55 4.82                      318
7  1.20     Ideal     E    VVS1  61.8    56 16256 6.78 6.87 4.22                       52
8  1.55     Ideal     E    VVS2  62.5    55 18188 7.38 7.40 4.62                      106

Если бы было интересно, какова максимальная price алмаза по cut :

sqldf("select cut,  max(price) from diamonds group by cut")

        cut max(price)
1      Fair      18574
2      Good      18788
3     Ideal      18806
4   Premium      18823
5 Very Good      18818