京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据是关系数据库系统中存储的统一化格式。 因此,实施我们需要非常先进和复杂的SQL查询统计计算。但是R能够轻松地连接到诸如MySql, Oracle, Sql server等多种关系数据库并且可以从它们的记录转为R中的数据帧。一旦数据是在R环境中可用,就变成了正常R数据集,并可以被操纵或使用所有强大包和函数来进行分析。
在本教程中,我们将使用 MySQL 作为参考数据库,用于连接到 R 中。
RMySQL 软件包
R有一个名为“RMySQL”它提供了与 MySQL 数据库之间的本地连接的内置软件包。可以使用下面的命令来安装这个包到 R 的环境。
install.packages("RMySQL")
连接R到MySql
一旦软件包安装,我们创建 R 的连接对象连接到数据库。这需要用户名,密码,数据库名和主机名作为输入。
# Create a connection Object to MySQL database.
# We will connect to the sampel database named "sakila" that comes with MySql installation.
mysqlconnection = dbConnect(MySQL(), user='root', password='', dbname='sakila', host='localhost')
# List the tables available in this database.
dbListTables(mysqlconnection)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] "actor" "actor_info"
[3] "address" "category"
[5] "city" "country"
[7] "customer" "customer_list"
[9] "film" "film_actor"
[11] "film_category" "film_list"
[13] "film_text" "inventory"
[15] "language" "nicer_but_slower_film_list"
[17] "payment" "rental"
[19] "sales_by_film_category" "sales_by_store"
[21] "staff" "staff_list"
[23] "store"
查询表
我们可以使用函数 dbSendQuery()查询在MySQL数据库表。查询获取执行在MySQL中并使用fetch()函数返回结果集。最后,它被存储为R的数据帧。
# Query the "actor" tables to get all the rows.
result = dbSendQuery(mysqlconnection, "select * from actor")
# Store the result in a R data frame object. n=5 is used to fetch first 5 rows.
data.frame = fetch(result, n=5)
print(data.fame)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
actor_id first_name last_name last_update
1 1 PENELOPE GUINESS 2006-02-15 04:34:33
2 2 NICK WAHLBERG 2006-02-15 04:34:33
3 3 ED CHASE 2006-02-15 04:34:33
4 4 JENNIFER DAVIS 2006-02-15 04:34:33
5 5 JOHNNY LOLLOBRIGIDA 2006-02-15 04:34:33
查询与筛选子句
我们可以通过任何有效的 select 查询得到结果。
result = dbSendQuery(mysqlconnection, "select * from actor where last_name='TORN'")
# Fetch all the records(with n = -1) and store it as a data frame.
data.frame = fetch(result, n=-1)
print(data)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
actor_id first_name last_name last_update
1 18 DAN TORN 2006-02-15 04:34:33
2 94 KENNETH TORN 2006-02-15 04:34:33
3 102 WALTER TORN 2006-02-15 04:34:33
更新表的行
我们可以通过传递更新查询到dbSendQuery()函数更新一个MySQL表中的行。
dbSendQuery(mysqlconnection, "update mtcars set disp = 168.5 where hp = 110")
在执行上面的代码后,我们可以看到该表在MySQL环境中已经更新。
将数据插入到表
dbSendQuery(mysqlconnection,
"insert into mtcars(row_names, mpg, cyl, disp, hp, drat, wt, qsec, vs, am, gear, carb)
values('New Mazda RX4 Wag', 21, 6, 168.5, 110, 3.9, 2.875, 17.02, 0, 1, 4, 4)"
)
执行上面的代码后,我们可以看到插入到表在MySQL环境的记录行。
在MySQL中创建表
我们可以使用函数dbWriteTable()创建一个表在MySQL中。它覆盖表,如果它已经存在,并且需要一个数据帧输入。
# Create the connection object to the database where we want to create the table.
mysqlconnection = dbConnect(MySQL(), user='root', password='', dbname='sakila', host='localhost')
# Use the R data frame "mtcars" to create the table in MySql.
# All the rows of mtcars are taken inot MySql.
dbWriteTable(mysqlconnection, "mtcars", mtcars[, ], overwrite = TRUE)
在执行上面的代码后,我们可以看到在MySQL环境中有创建后的表。
在MySQL删除表。
我们可以把 MySql 数据库这个表删除,通过 DROP TABLE 语句发送到 dbSendQuery(),与之前从表查询数据的方式相同。
dbSendQuery(mysqlconnection, 'drop table if exists mtcars')
在执行上面的代码后,我们可以看到该表在MySQL环境被丢弃。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12