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我正在使用以下代码下载一个 mysql 表并将其分配给对象 nycflights
library(dplyr)
my_db <- src_mysql(dbname = "dplyr",
host = "dplyr.csrrinzqubik.us-east-1.rds.amazonaws.com",
port = 3306,
user = "dplyr",
password = "dplyr")
nycflights <- tbl(my_db, "dplyr")
然后,我想在使用 dplyr 进行计算之前将此对象转换为类 tbl_df 的数据帧。原因是有一些函数不适用于类 tbl_mysql 的表。例如
> nycflights %>%
sample_n(1)
Error: Don't know how to sample from objects of class tbl_mysql
原因是 mysql 数据库中的记录没有内在的顺序,因此不能随机抽样。
回到我的问题,我尝试了 3 种不同的方法:
首先:
> tbl_df(nycflights)
Error: data is not a data frame
第二个:
> as_data_frame(nycflights)
Error: data_frames can only contain 1d atomic vectors and lists
第三,太慢了,过一会儿就崩溃了:
tbl_dt(nycflights)
更新
我问的问题可能实用性很低。在极少数情况下,用户需要collect()
整个数据集。此外,要在 tbl_mysql
对象上获取随机样本,我可以使用以下代码:
nycflights %>%
mutate(x=rand()) %>%
collapse() %>%
filter(x<=.0001) %>%
select(-x) %>%
collect()
请记住,rand()
是一个实际的 mysql 函数。这一点让我感到困惑,因为我按照此 r studio seminar 中的建议使用了 random()
最佳答案
您可以使用 collect()
来达到这个目的。来自帮助:
collect
also forces computation, but will bring data back into an Rdata.frame
(stored in atbl_df
).
运行需要一点时间,但考虑到数据集的大小,我认为这是正常的:
system.time(nycflights_local <- collect(nycflights))
## user system elapsed
## 1.177 0.404 17.839
class(nycflights_local)
## [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame"
如果您更喜欢tbl_dt
,您可以轻松转换:
nycflights_dt <- tbl_dt(collect(nycflights))
class(nycflights_dt)
## [1] "tbl_dt" "tbl" "data.table" "data.frame"
与 OP 不同,我还可以直接在 nycflights
上使用 tbl_df()
,但是生成的 tbl_df
对象被修剪为前 100'000 行:
nycflights_dt2 <- tbl_dt(nycflights)
## Warning message:
## Only first 100,000 results retrieved. Use n = -1 to retrieve all.
有了nycflights_local
,你可以使用sample_n()
:
sample_n(nycflights_local, 5) %>% select(id:day)
## Source: local data frame [5 x 4]
##
## id year month day
## (int) (int) (int) (int)
## 1 89847 2013 12 8
## 2 18669 2013 1 22
## 3 70178 2013 11 16
## 4 219012 2013 5 28
## 5 144250 2013 3 9
关于r - 如何使用 dplyr 将类 tbl_mysql 的对象转换为 tbl_df?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36670191/
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