{"id":1577,"date":"2014-11-02T13:53:33","date_gmt":"2014-11-02T12:53:33","guid":{"rendered":"https:\/\/bob-team.de\/wordpress\/?p=1577"},"modified":"2015-08-17T10:42:51","modified_gmt":"2015-08-17T08:42:51","slug":"daten-von-r-auf-sql-server-speichern","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bob-team.de\/wordpress\/2014\/11\/02\/daten-von-r-auf-sql-server-speichern\/","title":{"rendered":"Daten von R auf SQL-Server speichern"},"content":{"rendered":"

Zuerst Loading Data and Basic Formatting in R<\/a> lesen. Folgendes Skript sammelt wiederholt ein paar Grundlagen und speichert am Ende die Daten per RODBC auf einem SQL-Server. Die Tabelle auf dem SQL-Server wird vorausgesetzt.<\/p>\n

[code lang=“scilab“]rm(list=ls()) # alles l\u00f6schen<\/p>\n

setwd(„C:\/Entwicklung\/Projekte\/BurDocs\/r\/demo\/“)<\/p>\n

source(„..\/config.R“)
\nsource(„..\/utils.R“)<\/p>\n

library(„RODBC“, lib.loc=libpath)<\/p>\n

# ein Vektor vom Typ „integer“
\n# Zahlen: 12 bis 18
\na=12:18<\/p>\n

# ein Vektor vom Typ „double“
\nb=c(2,4,6,8)<\/p>\n

# ein Vektor vom Typ „character“
\n# Gro\u00dfbuchstaben: „M“, „A“, „I“, „K“
\nc=LETTERS[c(13,1,9,11)]<\/p>\n

# einen leeren Data-Frame erstellen
\ndf=data.frame(‚Bezeichnung’=as.character(), ‚Wert’=as.character(), stringsAsFactors=FALSE)
\n# noch einen Data-Frame anlegen; alle Spalten m\u00fcssen gleiche Anzahl Zeilen
\ndf=data.frame(aaa=a[1:4],bbb=b,ccc=c)<\/p>\n

# Inhalte und Typen erkunden
\ntypeof(a)
\nlength(a)
\nclass(b)
\nnames(df)
\nis.data.frame(df)
\nis.factor(df$ccc)
\nlevels(df$ccc)
\nstr(df)
\nstr(df$ccc)
\nnrow(df)
\nncol(df)
\ndf[1] # Werte von Spalte 1
\ndf[‚aaa‘] # entspricht df[1]
\ndf[3,2] # Wert von Reihe + Spalte
\ndf[3,] # alle Spalten der dritten Reihe
\ndf$aaa
\ndf$aaa[2] # vom Vektor der zweite Wert<\/p>\n

colnames(df) <- c('aaa','b','ccc') # Spaltenname umbenennen\ncolnames(df)[2] = 'bbb' # zweite Spalte umbenennen\nrownames(df) # Namen f\u00fcr die Zeilen\n\ndf <- cbind(df, \"ddd\"= 100-df$bbb) # eine Spalte hinzuf\u00fcgen\ndf <- rbind(df, list(16, 10, 'M', 30)) # eine Zeile hinzuf\u00fcgen \n# ...Spalte ddd muss Teil des Faktors sein (siehe unten)\n\ndf[order(df$ddd),] # Tabelle sortieren\nsubset(df,df$bbb>4) # Tabelle filtern<\/p>\n

# Beispiel: die b-Werte der Reihen, die b > 4
\n# – einen logischen Vektor erstellen
\n# – den Vektor f\u00fcr eine Auswahl verwenden
\n# – nur die b-Werte anzeigen
\nL = df$bbb > 4
\ndf[L,]
\ndf[L,]$bbb<\/p>\n

# Beispiel: Duplikate in Tabelle suchen
\n# – die Tabelle df verdoppeln, durch anh\u00e4ngen
\n# – f\u00fcr jede verdoppelte Zeile wird TRUE geliefert
\n# – mit which die Zeilennummern der Duplikate holen
\n# – mit dem ! die Ausgabe umkehren
\n# – mit unique die eindeutigen Zeilen filtern
\n# – dfdf dauerhaft l\u00f6schen
\ndfdf <- rbind(df,df)\nduplicated(dfdf)\nwhich(duplicated(dfdf))\nwhich(!duplicated(dfdf))\nunique(dfdf)\nrm(dfdf)\n\n# Beispiel: Tabelle gruppieren\n# - gruppiere die Spalte ccc\n# - summiere die Spalte bbb\ntapply(df$bbb,df$ccc,sum)\n\n# Beispiel: neue Werte zum Faktor in Spalte ccc hinzuf\u00fcgen\n# - Buchstabe \"a\" hinzuf\u00fcgen\n# - Buchstaben \"ndres\" hinzuf\u00fcgen\ndf$ccc <- factor(df$ccc, levels = c(levels(df$ccc), 'a'))\nvalues = letters[c(14,4,18,5,19)]\ndf$ccc <- factor(df$ccc, levels = c(levels(df$ccc), values))\ndf <- rbind(df, list(18, 12, 'a', 60))\n\n# Beispiel: eine Zeile komplett l\u00f6schen\n# - alle Zeilen mit \"M\" suchen\n# - Zeilennamen von M-Zeilen holen\n# - Zeilennamen in Nummern wandeln\n# - nur 2-te Nummer verwenden\n# - Ergebnis umkehren\n# - Zeilen von Tabelle holen\ndf <- df[-as.numeric(rownames(df[df$ccc == 'M',]))[2],]\n\n# Beispiel: Tabelle auf SQL-Server speichern\nconn <- odbcConnect(\"MAIK_x64\")\nodbcClearError(conn)\nsqlSave(conn, df, \"demo_r\", \n rownames=FALSE, safer=FALSE, append=FALSE)\nclose(conn)[\/code]\n\n\n<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Zuerst Loading Data and Basic Formatting in R lesen. Folgendes Skript sammelt wiederholt ein paar Grundlagen und speichert am Ende die Daten per RODBC auf einem SQL-Server. Die Tabelle auf dem SQL-Server wird vorausgesetzt. [code lang=“scilab“]rm(list=ls()) # alles l\u00f6schen setwd(„C:\/Entwicklung\/Projekte\/BurDocs\/r\/demo\/“) source(„..\/config.R“) source(„..\/utils.R“) library(„RODBC“, lib.loc=libpath) # ein Vektor vom Typ „integer“ # Zahlen: 12 bis 18 […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[9],"tags":[103],"class_list":["post-1577","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-skripte","tag-r","entry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/bob-team.de\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1577","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/bob-team.de\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/bob-team.de\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bob-team.de\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bob-team.de\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1577"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/bob-team.de\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1577\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1703,"href":"https:\/\/bob-team.de\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1577\/revisions\/1703"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/bob-team.de\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1577"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/bob-team.de\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1577"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/bob-team.de\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1577"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}