R中与Sql server数据的线性回归

Question

我想从MS导入数据，并对R中的数据应用线性回归，但我不知道如何操作来自Sql Server的数据，以便进行回归。我在sql server中的表如下所示，

Pack    Cubes   Name    Sales
1001    1.2      A      10
1001    1.2      B      12
1002    0.9      A      8
1002    0.9      B      5
1002    0.9      C      12
1003    1.5      A      5
1003    1.5      C      10
1004    0.8      B      8
1004    0.8      C      10
1005    1.3      A      5
1005    1.3      B      8
1005    1.3      C      12

如果我为回归模型操作excel中的数据，它看起来会是这样的，

Cubes   A   B   C
1.2    10   12  0
0.9    8    5   12
1.5    5    0   10
0.8    0    8   10
1.3    5    8   12

A，B，C是我的因变量，它是我的自变量。我的sql表中的包只是一个引用。我与DSN的Sql连接看起来如下(工作得很好)，

library(RODBC)
myconn <- odbcConnect("sqlserver")
data <- sqlQuery(myconn,"select Cubes,Name,Sales from mytable")

通过我尝试的回归(这是错误的)，

summary(data)
reg<-lm(Cubes~Sales,data)
summary(reg)

如何像在excel中那样操作来自sql server的数据？

Answer 1

尝试整形或整形包：

wide <- reshape(data, v.names = "Sales", idvar = "Cubes",
            timevar = "Name", direction = "wide")

Answer 2

我将使用来自dcast包的reshape2。注意，对于不存在的dcast和Sales组合，NA会导致Sales。您需要手动将其更改为0

res = dcast(df, Cubes ~ Name, value.var = 'Sales')
res[is.na(res)] = 0
res
  Cubes  A  B  C
1   0.8  0  8 10
2   0.9  8  5 12
3   1.2 10 12  0
4   1.3  5  8 12
5   1.5  5  0 10

Answer 3

您可以使用SQL直接以所需格式从Server获取数据，如下所示：

   SELECT Cubes,
    SUM(CASE WHEN Name='A' then Sales else 0 END) A,
    SUM(CASE WHEN Name='B' then Sales else 0 END) B,
    SUM(CASE WHEN Name='C' then Sales else 0 END) C
    FROM mytable
    GROUP BY Cubes