R语言和Oracle数据查询总结

青衣

　　连接Oracle数据库
　　library(RODBC)
　　**这里是载入RODBC库
channel<-odbcConnect(“MyTest”,uid=“ripley”,case=“tolower”)
　　**连接刚才添加进数据源的“MyTest”数据库
　　ch <- odbcConnect("some dsn ", uid = "user ", pwd = "** ")
　　表示用户名为user，密码是**，如果没有设置，可以直接忽略

　　data(USArrests)

　　**将“USArrests”表写进数据库里（这个表是R自带的）

　　sqlSave(channel,USArrests,rownames = “state”,addPK = TRUE)

　　**将数据流保存，这时候打开SQL Server就可以看到新建的USArrests表了

　　rm(USArrests)
sqlTables(channel)

　　**给出数据库中的表

　　sqlFetch(channel,“USArrests”,rownames = “state”)

　　**输出USArrests表中的内容

　　sqlQuery(channel,“select * from USArrests”)

　　**调用SELECT查询语句并返回结果（如图）
R语言常用的数据处理的包
一.dplyr包
　　dplyr包是Hadley Wickham(ggplot2包的作者，被称为‘一个改变R的人’)的杰作， dplyr可用于处理R内部或者外部的结构化数据，相较于plyr包，dplyr专注接受dataframe对象, 大幅提高了速度,并且提供了更稳健的数据库接口。
筛选: filter系列
　　filter、filter_all、filter_at、filter_if
用法：filter(.data, 条件…)
这里我们用R的内置数据集作为例子（mtcars）

filter(mtcars, cyl == 8)  
filter(mtcars, cyl < 6)  
#过滤出cyl < 6 并且 vs == 1的行  
filter(mtcars, cyl < 6 & vs == 1)  
filter(mtcars, cyl < 6, vs == 1)  
#过滤出cyl < 6 或者 vs == 1的行  
filter(mtcars, cyl < 6 | vs == 1)  
#过滤出cyl 为4或6的行  
filter(mtcars, cyl %in% c(4, 6))

基于filter函数的用法，扩展出了一些新的函数
　　1 filter_all(mtcars, any_vars(. > 150)) #筛选任何变量＞150的样本
2 filter_at(mtcars, vars(starts_with(“d”)), any_vars((. %% 2) == 0))
3. 筛选变量以“d”结尾，并且变量 “%%2” 等于0
4 filter_if(mtcars, ~ all(floor(.) == .), all_vars(. != 0))
5 筛选变量向下取整 == 原变量数值, 并且这部分变量的数值！= 0 的样本集
slice函数
　　用法：slice(.data, …)
用处： slice() 函数通过行号选取数据
　　#选取第一行的数据
slice(mtcars, 1L)
filter(mtcars, row_number() == 1L)
#选取最后一行数据
slice(mtcars, n())
filter(mtcars, row_number() == n())
#####选取第5行到最后一行所有数据
slice(mtcars, 5:n())
filter(mtcars, between(row_number(), 5, n()))
这个函数在实际中并不常用，但是在某些情况下就会非常好用。
排列: arrange
　　用法：arrange(.data, …)
arrange()按给定的列名依次对行进行排序，默认是按照升序排序，对列名加 desc() 可实现倒序排序。原数据集行名称会被过滤掉。
　　#以cyl和disp联合升序排序 ,如果cyl相同，按照disp
arrange(mtcars, cyl, disp)
#以disp降序排序
arrange(mtcars, desc(disp))
选择: select
　　用法：select(.data, …)
　　#选取变量名前缀包含Petal的列
select(iris, starts_with(“Petal”))
#选取变量名前缀不包含Petal的列
select(iris, -starts_with(“Petal”))
#选取变量名后缀包含Width的列
select(iris, ends_with(“Width”))
#选取变量名后缀不包含Width的列
select(iris, -ends_with(“Width”))
#选取变量名中包含etal的列
select(iris, contains(“etal”))
#选取变量名中不包含etal的列
select(iris, -contains(“etal”))
#正则表达式匹配，返回变量名中包含t的列
select(iris, matches(".t."))
#正则表达式匹配，返回变量名中不包含t的列
select(iris, -matches(".t."))
#直接选取列
select(iris, Petal.Length, Petal.Width)
#返回除Petal.Length和Petal.Width之外的所有列
select(iris, -Petal.Length, -Petal.Width)
#使用冒号连接列名，选择多个列
select(iris, Sepal.Length:Petal.Width)
#选择字符向量中的列，select中不能直接使用字符向量筛选，需要使用one_of函数
vars <- c(“Petal.Length”, “Petal.Width”)
select(iris, one_of(vars))
#返回指定字符向量之外的列
select(iris, -one_of(vars))
#返回所有列，一般调整数据集中变量顺序时使用
select(iris, everything())
#调整列顺序，把Species列放到最前面
select(iris, Species, everything())
一般我们用select函数选择一个数据的几列

df <- as.data.frame(matrix(runif(100), nrow = 10))  
df <- tbl_df(df[c(3, 4, 7, 1, 9, 8, 5, 2, 6, 10)])  
#选择V4，V5，V6三列  
select(df, V4:V6)  
select(df, num_range("V", 4:6))

变形: mutate
　　用法：mutate(.data, …)
mutate()函数对已有列进行数据运算并添加为新列，

#添加新列wt_kg和wt_t,在同一语句中可以使用刚添加的列  
mutate(mtcars, wt_kg = wt * 453.592, wt_t = wt_kg / 1000)  
#计算新列wt_kg和wt_t，返回对象中只包含新列  
transmute(mtcars, wt_kg = wt * 453.592, wt_t = wt_kg / 1000)

分组: group
　　用法：group_by(.data, …, add = FALSE)
group_by()用于对数据集按照给定变量分组，返回分组后的数据集。对返回后的数据集使用以上介绍的函数时，会自动的对分组数据操作。

#使用变量cyl对mtcars分组，返回分组后数据集  
by_cyl <- group_by(mtcars, cyl)  
#返回每个分组中最大disp所在的行  
filter(by_cyl, disp == max(disp))  
#返回每个分组中变量名包含d的列，始终返回分组列cyl  
select(by_cyl, contains("d"))  
#使用mpg对每个分组排序  
arrange(by_cyl,  mpg)  
#对每个分组无重复的取2行记录  
sample_n(by_cyl, 2)

数据关联：join
　　类似于merge的用法
　　#内连接，合并数据仅保留匹配的记录
　　inner_join(x,y, by = NULL, copy = FALSE, suffix = c(".x", “.y”), …)
　　#左连接，向数据集x中加入匹配的数据集y记录
　　left_join(x,y, by = NULL, copy = FALSE, suffix = c(".x", “.y”), …)
　　#右连接，向数据集y中加入匹配的数据集x记录
　　right_join(x,y, by = NULL, copy = FALSE, suffix = c(".x", “.y”), …)
　　#全连接，合并数据保留所有记录，所有行
　　full_join(x,y, by = NULL, copy = FALSE, suffix = c(".x", “.y”), …)
　　#返回能够与y表匹配的x表所有记录
　　semi_join(x,y, by = NULL, copy = FALSE, …)
　　#返回无法与y表匹配的x表的所有记录
anti_join(x, y, by = NULL, copy = FALSE, …)
当然，dplyr不止这一种用法，希望各位道友一起补充，丰富我们的数据数据经验和生信分析的工作。