dplyr & postgresql group_indices

Question

我未能找到解决这一任务的办法：

对于简单的情况，可以使用mtcars作为示例，让我们使用相同数据的PostgreSQL版本：

library(RPostgreSQL)
library(DBI)
library(tidyverse)

pgdrv <- dbDriver(drvName = "PostgreSQL")
db <-dbConnect(pgdrv,
                     dbname="DBMTCARS",
                     host="127.0.0.1", port=5432,
                     user = 'postgres')
copy_to(db, mtcars)
mtcars2 <- tbl(db, mtcars)

任务很简单，每个组都有一个唯一的编号。

所以：

mtcars %>% mutate( gi = group_indices(., gear, carb))

现在我需要同样的DB版本。

mtcars2 %>% mutate( gi = group_indices(., gear, carb))

但我得到了：

UseMethod中的错误(“转义”)：没有适用于类c(‘tbl_PostgreSQLConnection’、'tbl_dbi‘、'tbl_sql’、'tbl_lazy‘、’tbl‘)对象的“转义”方法。

我知道如何使用SQL语法执行此操作：

从mtcar中选择*，(dense_rank over(按齿轮订购)为gi；

但我想用dplyr语法还是..。如何在dbSendQuery类中直接使用tbl_dbi？

提前感谢

Answer 1

作为@akrun注释，并不是所有函数都会翻译。但是，在某些情况下，这可能对您有好处。

下面是一种在整洁的诗句中使用dense_rank函数的方法：

approach1 = mtcars2 %>%
  mutate(combined_index = paste0(gear, carb)) %>%
  mutate(gi = dense_rank(combined_index))

我确信paste0和dense_rank都会通过dbplyr转换成PostgreSQL，但是不能在当前的环境中进行测试。

或者，您可以利用这样一个事实，即当dbplyr无法翻译命令时，它会保持原样。这意味着您可以将一些PostgreSQL命令直接写入您的R.下面是一种使用此思想的方法：

approach2 = mtcars2 %>%
  mutate(
             gi = sql("DENSE_RANK() OVER(ORDER BY gear, carb)")
        )

这样做的想法是，由于dbplyr没有DENSE_RANK的转换，所以它将按照原样将其传递给DENSE_RANK命令。这种方法的缺点是您无法将代码轻松地传输到没有PostgreSQL的环境中。

在执行这两种方法之前，您可以通过检查它们是否生成正确的SQL语法来测试它们是否工作，如下所示：

approach1 %>% show_query()
approach2 %>% show_query()