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我已经开始使用 RSQLite 和 dplyr 来有效地处理大型数据集。但是,我一直无法协调如何让 RSQLite 格式化日期或这里有哪些最佳实践。下面的例子应该说明这个过程对我来说在哪里失败:
library(tidyverse)
library(RSQLite)
date=seq(as.Date("1910/1/1"), as.Date("1911/1/1"), "days")
x=rnorm(length(date))
df1 <- tibble(date, x)
df1
# A tibble: 366 × 2
date x
<date> <dbl>
1 1910-01-01 1.72459562
2 1910-01-02 0.88216253
3 1910-01-03 -0.35434587
4 1910-01-04 -0.63401467
5 1910-01-05 0.18136909
6 1910-01-06 -0.09513488
7 1910-01-07 -1.03252313
8 1910-01-08 0.40924962
9 1910-01-09 0.90759866
10 1910-01-10 0.60456596
# ... with 356 more rows
dbname = "test.sqlite3"
con <- dbConnect(SQLite(), dbname)
dbWriteTable(con, "test", df1, append=TRUE)
dbListTables(con)
dbListFields(con, "test")
test_db <- src_sqlite(path=dbname)
tbl(test_db, "test")
Source: query [?? x 2]
Database: sqlite 3.11.1 [test.sqlite3]
date x
<dbl> <dbl>
1 -21915 -0.05640646
2 -21914 -0.05640646
3 -21913 -0.05640646
4 -21912 -0.05640646
5 -21911 -0.05640646
6 -21910 -0.05640646
7 -21909 -0.05640646
8 -21908 -0.05640646
9 -21907 -0.05640646
10 -21906 -0.05640646
最佳答案
SQLite 中没有日期或时间数据类型。两种可能的方法是将它们保存为文本或整数。我怀疑默认情况下它们会存储在 unix 纪元 (1970-01-01) 之前的几天。
如果要将日期作为整数处理,可以按日期选择:
d <- as.numeric(as.Date("1910-01-04"))
filter(test, date < d)
collect(test) %>% mutate(date = as.Date(date, '1970-01-01'))
df1$ts <- as.character(df1$date)
dbWriteTable(con, "test", df1, overwrite=TRUE)
tbl(test_db, "test")
`filter(test, date < "1910-01-04")`
collect(test) %>% mutate(date = as.Date(date))
关于r - 使用 RSQLite 时,数据库中的日期数据会发生什么?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/41600105/
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我正在实现代码以使用 JSON。 func setup() { if let flickrURL = NSURL(string: "https://api.flickr.com/
我尝试使用for循环声明变量,然后测试cols和rols是否相同。如果是,它将运行递归函数。但是,我在 javascript 中执行 do 时遇到问题。有人可以帮忙吗? 现在,在比较 col.1 和
我举了一个我正在处理的问题的简短示例。 HTML代码: 1 2 3 CSS 代码: .BB a:hover{ color: #000; } .BB > li:after {
我是一名优秀的程序员,十分优秀!