Anche se sono pienamente d'accordo con il suggerimento di imparare l'SQL, puoi sfruttare il fatto che dplyr
non estrae i dati finché non è assolutamente necessario e crea la query utilizzando dplyr
, aggiungi il TO TABLE
clausola, quindi eseguire l'istruzione SQL utilizzando dplyr::do()
, come in:
# CREATE A DATABASE WITH A 'FLIGHTS' TABLE
library(RSQLite)
library(dplyr)
library(nycflights13)
my_db <- src_sqlite("~/my_db.sqlite3", create = T)
flights_sqlite <- copy_to(my_db, flights, temporary = FALSE, indexes = list(
c("year", "month", "day"), "carrier", "tailnum"))
# BUILD A QUERY
QUERY = filter(flights_sqlite, year == 2013, month == 1, day == 1) %>%
select( year, month, day, carrier, dep_delay, air_time, distance) %>%
mutate( speed = distance / air_time * 60) %>%
arrange( year, month, day, carrier)
# ADD THE "TO TABLE" CLAUSE AND EXECUTE THE QUERY
do(paste(unclass(QUERY$query$sql), "TO TABLE foo"))
Potresti anche scrivere una piccola funzione che fa questo:
to_table <- function(qry,tbl)
dplyr::do(paste(unclass(qry$query$sql), "TO TABLE",tbl))
e reindirizza la query in quella funzione in questo modo:
filter(flights_sqlite, year == 2013, month == 1, day == 1) %>%
select( year, month, day, carrier, dep_delay, air_time, distance) %>%
mutate( speed = distance / air_time * 60) %>%
arrange( year, month, day, carrier) %>%
to_table('foo')