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我对 SQL 语句几乎没有经验,所以对于这个问题的潜在无知,我深表歉意。但是,假设我有一个 SQL 表 results
,它的列字段为 b1 b2 b3 b4
并且我有 R 输出 dat
对应于这些值看起来像:
print(dat)
b1 b2 b3 b4
7 8 7 1
所以我可以运行一个看起来像这样的 SQL 语句:
a<-paste("INSERT INTO `results` (`b1`,`b2`,`b3`,`b4`) VALUES ","(",dat$b1,",",dat$b2,",",dat$b3,",",dat$b4",")",";",sep="")
for(i in(1:length(b))){
query(b[i])
}
哪个工作正常;然而,这不是动态的,因为 dat
(即 R 输出)并不总是包含在 results
中找到的所有列值(即数据库列字段) ,虽然输出永远不会有在数据库列字段中找不到的列(例如,在这种情况下 dat
永远不会有 b5
列)。我正在尝试动态编写代码,这样我就不必在代码中写出所有 dat
列和 results
列名称字段,并将 dat
到 results
中,这样无论顺序如何,dat
中的列都将进入 results
中的相应列字段,最后如果dat
中缺少列值,NA 将进入 results
中相应的列字段。例如,如果 dat
看起来像:
print(dat)
b4 b1
7 8
结果
看起来像:
b1 b2 b3 b4
8 NA NA 7
谢谢!
最佳答案
您可以以非常简单的方式对其进行参数化(并且您可以将下面的功能包装到一个函数中以便于使用):
dat <- mtcars
inserts <- sprintf("INSERT INTO `%s` (%s) VALUES (%s);",
"results",
paste(sprintf("`%s`", colnames(dat)), collapse=", "),
sapply(1:nrow(dat), function(i) {
paste(sprintf("`%s`", unlist(dat[i,], use.names=FALSE)) , collapse=", ")
}))
head(inserts)
## [1] "INSERT INTO `results` (`mpg`, `cyl`, `disp`, `hp`, `drat`, `wt`, `qsec`, `vs`, `am`, `gear`, `carb`) VALUES (`21`, `6`, `160`, `110`, `3.9`, `2.62`, `16.46`, `0`, `1`, `4`, `4`);"
## [2] "INSERT INTO `results` (`mpg`, `cyl`, `disp`, `hp`, `drat`, `wt`, `qsec`, `vs`, `am`, `gear`, `carb`) VALUES (`21`, `6`, `160`, `110`, `3.9`, `2.875`, `17.02`, `0`, `1`, `4`, `4`);"
## [3] "INSERT INTO `results` (`mpg`, `cyl`, `disp`, `hp`, `drat`, `wt`, `qsec`, `vs`, `am`, `gear`, `carb`) VALUES (`22.8`, `4`, `108`, `93`, `3.85`, `2.32`, `18.61`, `1`, `1`, `4`, `1`);"
## [4] "INSERT INTO `results` (`mpg`, `cyl`, `disp`, `hp`, `drat`, `wt`, `qsec`, `vs`, `am`, `gear`, `carb`) VALUES (`21.4`, `6`, `258`, `110`, `3.08`, `3.215`, `19.44`, `1`, `0`, `3`, `1`);"
## [5] "INSERT INTO `results` (`mpg`, `cyl`, `disp`, `hp`, `drat`, `wt`, `qsec`, `vs`, `am`, `gear`, `carb`) VALUES (`18.7`, `8`, `360`, `175`, `3.15`, `3.44`, `17.02`, `0`, `0`, `3`, `2`);"
## [6] "INSERT INTO `results` (`mpg`, `cyl`, `disp`, `hp`, `drat`, `wt`, `qsec`, `vs`, `am`, `gear`, `carb`) VALUES (`18.1`, `6`, `225`, `105`, `2.76`, `3.46`, `20.22`, `1`, `0`, `3`, `1`);"
dat <- iris
inserts <- sprintf("INSERT INTO `%s` (%s) VALUES (%s);",
"results",
paste(sprintf("`%s`", colnames(dat)), collapse=", "),
sapply(1:nrow(dat), function(i) {
paste(sprintf("`%s`", unlist(dat[i,], use.names=FALSE)) , collapse=", ")
}))
head(inserts)
## [1] "INSERT INTO `results` (`Sepal.Length`, `Sepal.Width`, `Petal.Length`, `Petal.Width`, `Species`) VALUES (`5.1`, `3.5`, `1.4`, `0.2`, `1`);"
## [2] "INSERT INTO `results` (`Sepal.Length`, `Sepal.Width`, `Petal.Length`, `Petal.Width`, `Species`) VALUES (`4.9`, `3`, `1.4`, `0.2`, `1`);"
## [3] "INSERT INTO `results` (`Sepal.Length`, `Sepal.Width`, `Petal.Length`, `Petal.Width`, `Species`) VALUES (`4.7`, `3.2`, `1.3`, `0.2`, `1`);"
## [4] "INSERT INTO `results` (`Sepal.Length`, `Sepal.Width`, `Petal.Length`, `Petal.Width`, `Species`) VALUES (`4.6`, `3.1`, `1.5`, `0.2`, `1`);"
## [5] "INSERT INTO `results` (`Sepal.Length`, `Sepal.Width`, `Petal.Length`, `Petal.Width`, `Species`) VALUES (`5`, `3.6`, `1.4`, `0.2`, `1`);"
## [6] "INSERT INTO `results` (`Sepal.Length`, `Sepal.Width`, `Petal.Length`, `Petal.Width`, `Species`) VALUES (`5.4`, `3.9`, `1.7`, `0.4`, `1`);"
set.seed(1492)
dat <- data.frame(b1=sample(10, 10),
b2=sample(10, 10),
b3=sample(10, 10),
b4=sample(10, 10))
inserts <- sprintf("INSERT INTO `%s` (%s) VALUES (%s);",
"results",
paste(sprintf("`%s`", colnames(dat)), collapse=", "),
sapply(1:nrow(dat), function(i) {
paste(sprintf("`%s`", unlist(dat[i,], use.names=FALSE)) , collapse=", ")
}))
head(inserts)
## [1] "INSERT INTO `results` (`b1`, `b2`, `b3`, `b4`) VALUES (`3`, `7`, `7`, `2`);"
## [2] "INSERT INTO `results` (`b1`, `b2`, `b3`, `b4`) VALUES (`2`, `6`, `4`, `9`);"
## [3] "INSERT INTO `results` (`b1`, `b2`, `b3`, `b4`) VALUES (`9`, `2`, `2`, `7`);"
## [4] "INSERT INTO `results` (`b1`, `b2`, `b3`, `b4`) VALUES (`1`, `4`, `5`, `10`);"
## [5] "INSERT INTO `results` (`b1`, `b2`, `b3`, `b4`) VALUES (`7`, `10`, `1`, `6`);"
## [6] "INSERT INTO `results` (`b1`, `b2`, `b3`, `b4`) VALUES (`6`, `9`, `10`, `4`);"
但是,如果我们对您真正要解决的问题有更多了解,可能会有更优化的方法将这些数据推回数据库。
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