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我想过滤一个 postgres 数据库,这样我就可以将数据的一个子集导入 R 中进行分析。我可以通过单个条件(选择单个 featureid)成功过滤,但不能通过值向量过滤。例如,如果我这样设置与数据库的连接
library(dplyr)
db <- src_postgres(dbname = 'conte_dev', host = '155.0.0.x', port = '1234', user = '...', password = '...')
tbl_daymet <- tbl(db, 'daymet')
然后如果我过滤为单个值,它就可以工作
tbl_filtered <- tbl_daymet %>%
dplyr::filter(featureid == 739554)
tbl_filtered
Source: postgres 9.3.5 [conte@127.0.0.1:5432/conte_dev]
From: daymet [12,410 x 9]
Filter: featureid == 739554
featureid date tmax tmin prcp dayl srad vp swe
1 739554 1980-01-18 -1.9375 -12.2500 0.000 32140.8 199.6 240 100.5
2 739554 1980-01-19 1.1250 -3.4375 0.000 32140.8 100.4 480 99.0
3 739554 1980-01-20 0.0000 -7.5000 0.000 32486.4 160.4 360 99.0
4 739554 1980-01-21 -6.5000 -15.7500 0.000 32486.4 193.6 180 99.0
5 739554 1980-01-22 -11.8125 -18.7500 0.000 32486.4 156.8 140 99.0
6 739554 1980-01-23 -6.4375 -16.5000 3.000 32832.0 157.2 160 102.5
7 739554 1980-01-24 -6.8750 -19.0000 3.125 32832.0 178.0 120 105.0
8 739554 1980-01-25 -15.0000 -23.0625 0.000 32918.4 184.4 80 105.0
9 739554 1980-01-26 -9.9375 -20.7500 0.000 33177.6 229.2 120 105.0
10 739554 1980-01-27 -7.0625 -15.9375 0.000 33177.6 202.4 165 105.0
.. ... ... ... ... ... ... ... ... ...
但是,如果我尝试过滤到 featureid 中的一组值
catches <- c(739554, 739554)
tbl_derived_metrics <- tbl_daymet %>%
dplyr::filter(featureid %in% catches)
我得到一个错误
Error in postgresqlExecStatement(conn, statement, ...) : RS-DBI driver: (could not Retrieve the result : ERROR: syntax error at or near "739554" LINE 3: WHERE "featureid" IN 739554 ^ ) In addition: Warning message: In postgresqlQuickSQL(conn, statement, ...) : Could not create executeSELECT count(*) FROM (SELECT "featureid", "date", "tmax", "tmin", "prcp", "dayl", "srad", "vp", "swe" FROM "daymet" WHERE "featureid" IN 739554) AS "master"
我相信如果它是 R 中的数据框而不是 postgres 中的链接表,这会起作用。但是,我需要先进行过滤,因为该表包含数十亿行。有没有我可以使用的与 postgres 相关的特殊命令?无论我使用字符还是整数,当前代码都不起作用。
最佳答案
如果它们只是单个值而不是具有多个值的向量,则在 filter
函数中使用 %in%
不起作用。
对于具有 1 个或多个值的情况,它作为一个带有 ifelse
语句的函数。
retreiveDaymet <- function(catchmentid, num.catch) {
catches <- catchmentid[1:num.catch]
if(num.catch == 1) {
tbl_derived_metrics <- tbl_daymet %>%
dplyr::filter(featureid == catches)
} else {
tbl_derived_metrics <- tbl_daymet %>%
dplyr::filter(featureid %in% catches)
}
derived_metrics <- collect(tbl_derived_metrics)
return(derived_metrics)
}
然后可以这样使用
catchment.numbers <- rep(c(1, 10, 50, 100, 200, 400, 800, 1000, 1500, 2000, 2500, 3000), each = 3)
daymet.times <- data.frame(matrix(NA, length(catchment.numbers), 4))
for(i in 1:length(catchment.numbers)) {
time1 <- system.time(foo <- retreiveDaymet(catchmentid = catchmentid, num.catch = catchment.numbers[i]))
daymet.times[i, ] <- c(catchment.numbers[i], time1[1:3])
rm(foo)
rm(time1)
gc(verbose = FALSE)
}
names(daymet.times) <- c("num.catchments", names(system.time(1+1))[1:3])
这个例子有点傻,因为 foo
每次都被丢弃。这仅用于计时目的。将来这段代码可以添加一个函数来每次对 foo
执行某些操作并将其附加到数据框或列表。
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