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2章8节：认识R与数据库连接和网络爬虫，学会在R中使用SQL语言_sql和r语言-CSDN博客文章浏览阅读174次。R语言作为一种强大的统计计算和数据分析工具，不仅在数据处理和可视化方面表现出色，还在与数据库连接和网络爬虫方面具备强大功能。本文将介绍如何在R中进行数据库连接和网络爬虫，并展示如何使用SQL语言在R中进行数据操作。_sql和r语言
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2、在R中SQL语言查询数据库
大家知道，SQL专为数据操作而设计，能够高效执行复杂的查询、筛选、排序、分组等操作。在R中，通过SQL语句进行数据操作，代码更简洁明了，便于维护和理解。尤其对于复杂的多表联结操作，SQL的表达能力更强。特别适合一些之前使用SQL语言的朋友们。与R语言结合在一起，这样就可以R与SQL的结合可以利用数据库系统的优势，同时保持R在数据分析和统计建模方面的强大功能。
本文将通过具体的示例，展示如何使用 sqldf 包对经典的数据集 iris 进行基本的 SQL 查询。
安装和加载 sqldf 包
首先，需要确保安装并加载 sqldf 包。可以使用以下命令进行安装和加载：
install.packages("sqldf")library(sqldf)iris 数据集是 R 中自带的经典数据集之一，我们用这个数据集来演示。
data(iris)iris 数据集是由 Ronald A. Fisher 在 1936 年引入的经典数据集，广泛用于机器学习和数据分析教学。它包含 150 个观测值，每个观测值代表一朵鸢尾花的测量结果，包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度四个变量，以及鸢尾花的种类（setosa、versicolor、virginica）。该数据集因其简单性和多样性，常用于演示分类和聚类算法。iris 数据集通过不同种类花朵的测量特征，展示了数据在多维空间中的分布，有助于理解和应用统计方法和机器学习模型。
1. 计算总行数
我们可以使用 sqldf 运行 SQL 查询来计算 iris 数据集中的总行数：
result <- sqldf("select count(*) from iris")
print(result)输出结果表明 iris 数据集包含 150 行数据。
count(*)1 1502. 按类别计算行数
我们可以按 Species 列对数据集进行分组，并计算每个类别的行数：
result <- sqldf("select Species, count(*) from iris group by Species")
print(result)输出结果表明 iris 数据集中，每个物种的观测值数量均为 50。
Species count(*)
1 setosa 50
2 versicolor 50
3 virginica 503. 按某列排序并限制结果数
我们还可以对数据集按 Sepal.Length 列进行降序排序，并获取前 3 行数据：
result <- sqldf('select * from iris order by "Sepal.Length" desc limit 5')
print(result)输出结果表明 iris 数据集中，Sepal.Length 最大的前三个观测值均属于 virginica 物种。
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 7.9 3.8 6.4 2.0 virginica
2 7.7 3.8 6.7 2.2 virginica
3 7.7 2.6 6.9 2.3 virginica
4 7.7 2.8 6.7 2.0 virginica
5 7.7 3.0 6.1 2.3 virginica4. 筛选条件查询
可以使用 WHERE 子句对数据集进行条件筛选，例如筛选出 Sepal.Length 大于 7 的观测值：
result <- sqldf('select * from iris where "Sepal.Length" > 7')
print(result)输出结果将包含所有 Sepal.Length 大于 7 的观测值。
> print(result)Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 7.1 3.0 5.9 2.1 virginica
2 7.6 3.0 6.6 2.1 virginica
3 7.3 2.9 6.3 1.8 virginica
4 7.2 3.6 6.1 2.5 virginica
5 7.7 3.8 6.7 2.2 virginica
6 7.7 2.6 6.9 2.3 virginica
7 7.7 2.8 6.7 2.0 virginica
8 7.2 3.2 6.0 1.8 virginica
9 7.2 3.0 5.8 1.6 virginica
10 7.4 2.8 6.1 1.9 virginica
11 7.9 3.8 6.4 2.0 virginica
12 7.7 3.0 6.1 2.3 virginica我们也可以使用多个条件对数据集进行筛选，例如筛选出 Sepal.Length 大于 5 且 Species 为 setosa 的观测值：
result <- sqldf('select * from iris where "Sepal.Length" > 5 and Species = "setosa"')
print(result)输出结果如下。
> print(result)Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
3 5.4 3.7 1.5 0.2 setosa
4 5.8 4.0 1.2 0.2 setosa
5 5.7 4.4 1.5 0.4 setosa
6 5.4 3.9 1.3 0.4 setosa
7 5.1 3.5 1.4 0.3 setosa
8 5.7 3.8 1.7 0.3 setosa
9 5.1 3.8 1.5 0.3 setosa
10 5.4 3.4 1.7 0.2 setosa
11 5.1 3.7 1.5 0.4 setosa
12 5.1 3.3 1.7 0.5 setosa
13 5.2 3.5 1.5 0.2 setosa
14 5.2 3.4 1.4 0.2 setosa
15 5.4 3.4 1.5 0.4 setosa
16 5.2 4.1 1.5 0.1 setosa
17 5.5 4.2 1.4 0.2 setosa
18 5.5 3.5 1.3 0.2 setosa
19 5.1 3.4 1.5 0.2 setosa
20 5.1 3.8 1.9 0.4 setosa
21 5.1 3.8 1.6 0.2 setosa
22 5.3 3.7 1.5 0.2 setosa5. 列的计算
我们可以使用 AVG 函数计算某列的平均值，例如计算 Sepal.Length 的平均值：
result <- sqldf('select avg("Sepal.Length") as Avg_Sepal_Length from iris')
print(result)输出结果：
> print(result)Avg_Sepal_Length
1 5.843333可以通过 SQL 查询创建新的计算列，例如计算 Sepal.Length 和 Sepal.Width 的和：
result <- sqldf('select *, ("Sepal.Length" + "Sepal.Width") as Sepal_Sum from iris')
head(result)输出结果用head()函数将包含新的列 Sepal_Sum，其值为 Sepal.Length 和 Sepal.Width 的和。
head(result)Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Sepal_Sum
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 8.6
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 7.9
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 7.9
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 7.7
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 8.6
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 9.36. 列的计算使用 LIKE 进行模式匹配
可以使用 LIKE 运算符进行模式匹配，例如筛选 Species 列包含 setosa 的观测值：
result <- sqldf('select * from iris where Species like "setosa"')
head(result)输出结果将包含 Species 列包含 setosa 的所有观测值。
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa二、R的网络爬虫
网络爬虫（Web Scraping）是一种用于自动提取网页内容的技术。通过模拟浏览器行为，网络爬虫可以访问网站、读取网页源代码，并从中提取所需的信息。这种技术在数据分析、市场研究、学术研究等领域有广泛的应用，能够帮助用户从大量的网页中快速获取数据。
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