【译文】如何在R语言中使用SQL命令

【译文】如何在R语言中使用SQL命令

作者 Fisseha Berhane

对于有SQL背景的R语言学习者而言，sqldf是一个非常有用的包，因为它使我们能在R中使用SQL命令。只要掌握了基本的SQL技术，我们就能利用它们在R中操作数据框。关于sqldf包的更多信息，可以参看cran。

在这篇文章中，我们将展示如何在R中利用SQL命令来连接、检索、排序和筛选数据。我们也将展示怎么利用R语言的函数来实现这些功能。最近我在处理一些FDA（译者注：食品及药物管理局）的不良事件数据。这些数据非常混乱：有缺失值，有重复记录，有不同时间建立的数据集的可比性问题，不同数据集中变量名称和数量也不统一（比如一个数据集里叫sex，另一个里叫gender），还有疏忽错误等问题。但正因如此，这些数据对于数据科学家或者爱好者而言到是理想的练手对象。

本文使用的FDA不良事件数据可以从公开渠道获得，csv格式的数据表可以从国家经济研究局下载。通过R从国家经济研究局的网站下载数据相对更容易，我建议你使用相应的R代码来下载并探索数据。

不良事件数据集是以季度为发布周期，每个季度的数据包括了人口信息、药物/生物信息、不良事件详情，结果和诊断情况等信息。

让我们下载数据并使用SQL命令来连接、排序和筛选该数据集中包含的大量数据框。

加载R包

require(downloader)
library(dplyr)
library(sqldf)
library(data.table)
library(ggplot2)
library(compare)
library(plotrix)

基本的错误处理函数tryCatch()

我们将使用这个函数来处理下载的数据。因为数据以季度频率发布，每年都会有四个观测值（每年有四条记录）。运行这个函数能自动下载数据，但如果某些季度数据从网上无法获取（尚未公布），该函数会返回一条错误信息表示无法找到数据集。现在让我们下载数据的压缩包并将其解压。

try.error = function(url)
{
try_error = tryCatch(download(url,dest="data.zip"), error=function(e)
4000
e)
if (!inherits(try_error, "error")){
download(url,dest="data.zip")
unzip ("data.zip")
}
else if (inherits(try_error, "error")){
cat(url,"not found\n")
}
}

下载不良事件数据

我们可以得到自2004年起的FDA不良事件数据。本文将使用2013年以来公布的数据，我们将检查截至当前时间的最新数据并下载。

Sys.time() 函数会返回当前的日期和时间。

data.table包中的year()函数会从之前返回的当前时间中提取年份信息。

我们将下载人口、药物、诊断/指示，结果和反应（不良事件）数据。

year_start=2013
year_last=year(Sys.time())
for (i in year_start:year_last){
j=c(1:4)
for (m in j){
url1<-paste0("http://www.nber.org/fda/faers/",i,"/demo",i,"q",m,".csv.zip")
url2<-paste0("http://www.nber.org/fda/faers/",i,"/drug",i,"q",m,".csv.zip")
url3<-paste0("http://www.nber.org/fda/faers/",i,"/reac",i,"q",m,".csv.zip")
url4<-paste0("http://www.nber.org/fda/faers/",i,"/outc",i,"q",m,".csv.zip")
url5<-paste0("http://www.nber.org/fda/faers/",i,"/indi",i,"q",m,".csv.zip")
try.error(url1)
try.error(url2)
try.error(url3)
try.error(url4)
try.error(url5)
}
}
 http://www.nber.org/fda/faers/2015/demo2015q4.csv.zip not found
... http://www.nber.org/fda/faers/2016/indi2016q4.csv.zip not found

根据上面的错误信息，截至成文时间（2016年3月13日），我们最多可以获得2015年第三季度的不良事件数据。

list.files()函数会字符串向量的形式返回当前工作目录下所有文件的名字。

我会使用正则表达式对各个数据集的类别进行筛选。比如^demo.*.csv表示所有名字以demo开头的csv文件。

filenames <- list.files(pattern="^demo.*.csv", full.names=TRUE)
cat('We have downloaded the following quarterly demography datasets')
filenames

我们已经下载了下列季度人口数据

"./demo2012q1.csv" "./demo2012q2.csv" "./demo2012q3.csv" "./demo2012q4.csv" "./demo2013q1.csv" "./demo2013q2.csv" "./demo2013q3.csv" "./demo2013q4.csv" "./demo2014q1.csv" "./demo2014q2.csv" "./demo2014q3.csv" "./demo2014q4.csv" "./demo2015q1.csv" "./demo2015q2.csv" "./demo2015q3.csv"

让我们用data.table包中的fread()函数来读入这些数据集，以人口数据为例：

demo=lapply(filenames,fread)

接着让我们把它们转换数据结构并合并成一个数据框：

demo_all=do.call(rbind,lapply(1:length(demo),function(i) select(as.data.frame(demo[i]),primaryid,caseid, age,age_cod,event_dt,sex,reporter_country)))
dim(demo_all)
3554979   7

我们看到人口数据有超过350万行观测（记录）。

译者注：下面的内容都是重复这个流程，可以略过

现在让我们合并所有的药品数据

filenames <- list.files(pattern="^drug.*.csv", full.names=TRUE)
cat('We have downloaded the following quarterly drug datasets:\n')
filenames
drug=lapply(filenames,fread)
cat('\n')
cat('Variable names:\n')
names(drug[[1]])
drug_all=do.call(rbind,lapply(1:length(drug), function(i) select(as.data.frame(drug[i]),primaryid,caseid, drug_seq,drugname,route)))

我们已经下载了下列季度药品数据集

"./drug2012q1.csv" "./drug2012q2.csv" "./drug2012q3.csv" "./drug2012q4.csv" "./drug2013q1.csv" "./drug2013q2.csv" "./drug2013q3.csv" "./drug2013q4.csv" "./drug2014q1.csv" "./drug2014q2.csv" "./drug2014q3.csv" "./drug2014q4.csv" "./drug2015q1.csv" "./drug2015q2.csv" "./drug2015q3.csv"

每张表中的变量名分别为：

"primaryid" "drug_seq" "role_cod" "drugname" "val_vbm" "route" "dose_vbm" "dechal" "rechal" "lot_num" "exp_dt" "exp_dt_num" "nda_num"

合并所有的诊断/指示数据集

filenames <- list.files(pattern="^indi.*.csv", full.names=TRUE)
cat('We have downloaded the following quarterly diagnoses/indications datasets:\n')

filenames

indi=lapply(filenames,fread)

cat('\n')
cat('Variable names:\n')

names(indi[[15]])

indi_all=do.call(rbind,lapply(1:length(indi), function(i) select(as.data.frame(indi[i]),primaryid,caseid, indi_drug_seq,indi_pt)))

已经下载的数据集为：

"./indi2012q1.csv" "./indi2012q2.csv" "./indi2012q3.csv" "./indi2012q4.csv" "./indi2013q1.csv" "./indi2013q2.csv" "./indi2013q3.csv" "./indi2013q4.csv" "./indi2014q1.csv" "./indi2014q2.csv" "./indi2014q3.csv" "./indi2014q4.csv" "./indi2015q1.csv" "./indi2015q2.csv" "./indi2015q3.csv"

变量名为：

"primaryid" "caseid" "indi_drug_seq" "indi_pt"

合并病人的结果数据：

filenames <- list.files(pattern="^outc.*.csv", full.names=TRUE)
cat('We have downloaded the following quarterly patient outcome datasets:\n')

filenames
outc_all=lapply(filenames,fread)

cat('\n')
cat('Variable names\n')

names(outc_all[[1]])
names(outc_all[[4]])
colnames(outc_all[[4]])=c("primaryid", "caseid", "outc_cod")
outc_all=do.call(rbind,lapply(1:length(outc_all), function(i) select(as.data.frame(outc_all[i]),primaryid,outc_cod)))

下载的数据集如下：

"./outc2012q1.csv" "./outc2012q2.csv" "./outc2012q3.csv" "./outc2012q4.csv" "./outc2013q1.csv" "./outc2013q2.csv" "./outc2013q3.csv" "./outc2013q4.csv" "./outc2014q1.csv" "./outc2014q2.csv" "./outc2014q3.csv" "./outc2014q4.csv" "./outc2015q1.csv" "./outc2015q2.csv" "./outc2015q3.csv"

变量名：

"primaryid" "outc_cod"
"primaryid" "caseid" "outc_code"

最后来合并反应（不良事件）数据集（译者注：这部分无聊地我要哭了）

filenames <- list.files(pattern="^reac.*.csv", full.names=TRUE)
cat('We have downloaded the following quarterly reaction (adverse event)  datasets:\n')

filenames
reac=lapply(filenames,fread)

cat('\n')
cat('Variable names:\n')
names(reac[[3]])

reac_all=do.call(rbind,lapply(1:length(indi), function(i) select(as.data.frame(reac[i]),primaryid,pt)))

下载的数据集有：

"./reac2012q1.csv" "./reac2012q2.csv" "./reac2012q3.csv" "./reac2012q4.csv" "./reac2013q1.csv" "./reac2013q2.csv" "./reac2013q3.csv" "./reac2013q4.csv" "./reac2014q1.csv" "./reac2014q2.csv" "./reac2014q3.csv" "./reac2014q4.csv" "./reac2015q1.csv" "./reac2015q2.csv" "./reac2015q3.csv"

变量名为：

"primaryid" "pt"

让我们看看不同的数据类型各有多少行

all=as.data.frame(list(Demography=nrow(demo_all),Drug=nrow(drug_all),
Indications=nrow(indi_all),Outcomes=nrow(outc_all),
Reactions=nrow(reac_all)))
row.names(all)='Number of rows'
all

SQL命令

记住sqldf包使用SQLite

COUNT

# SQL版本
sqldf("SELECT COUNT(primaryid)as 'Number of rows of Demography data'
FROM demo_all;")

# R版本
nrow(demo_all)
3554979

LIMIT命令（显示前几行）

# SQL版本
sqldf("SELECT *
FROM demo_all
LIMIT 6;")

# R版本
head(demo_all,6)

R1=head(demo_all,6)
SQL1 =sqldf("SELECT *
FROM demo_all
LIMIT 6;")
all.equal(R1,SQL1)
TRUE

*译者注：这部分代码验证了SQL命令和R代码的等价性，下同。

WHERE命令

SQL2=sqldf("SELECT * FROM demo_all WHERE sex ='F';")
R2 = filter(demo_all, sex=="F")
identical(SQL2, R2)
TRUE

SQL3=sqldf("SELECT * FROM demo_all WHERE age BETWEEN 20 AND 25;")
R3 = filter(demo_all, age >= 20 & age <= 25)
identical(SQL3, R3)
TRUE

GROUP BY 和 ORDER BY

# SQL版本
sqldf("SELECT sex, COUNT(primaryid) as Total
FROM demo_all
WHERE sex IN ('F','M','NS','UNK')
GROUP BY sex
ORDER BY Total DESC ;")

# R版本
demo_all %>% filter(sex %in%c('F','M','NS','UNK')) %>% group_by(sex) %>%
summarise(Total = n()) %>% arrange(desc(Total))

SQL3 = sqldf("SELECT sex, COUNT(primaryid) as Total
FROM demo_all
GROUP BY sex
ORDER BY Total DESC ;")

R3 = demo_all%>%group_by(sex) %>%
summarise(Total = n())%>%arrange(desc(Total))

compare(SQL3,R3, allowAll=TRUE)
TRUE
dropped attributes

利用SQL命令进行数据清洗并绘制3D饼图

SQL=sqldf("SELECT sex, COUNT(primaryid) as Total
FROM demo_all
WHERE sex IN ('F','M','NS','UNK')
GROUP BY sex
ORDER BY Total DESC ;")
SQL$Total=as.numeric(SQL$Total
pie3D(SQL$Total, labels = SQL$sex,explode=0.1,col=rainbow(4),
main="Pie Chart of adverse event reports by gender",cex.lab=0.5, cex.axis=0.5, cex.main=1,labelcex=1)

输出的图如下：

Inner Join

让我们把药品数据和指数数据基于主id和药品序列内连。

首先，我们要检查下变量名，看看如何合并两个数据集。

names(indi_all)
names(drug_all)

"primaryid" "indi_drug_seq" "indi_pt"
"primaryid" "drug_seq" "drugname" "route"

names(indi_all)=c("primaryid", "drug_seq", "indi_pt" ) # 使两个数据集变量名一致
R4= merge(drug_all,indi_all, by = intersect(names(drug_all), names(indi_all))) # R版本合并
R4=arrange(R3, primaryid,drug_seq,drugname,indi_pt) # R版本排序
SQL4= sqldf("SELECT d.primaryid as primaryid, d.drug_seq as drug_seq, d.drugname as drugname,
d.route as route,i.indi_pt as indi_pt
FROM drug_all d
INNER JOIN indi_all i
ON d.primaryid= i.primaryid AND d.drug_seq=i.drug_seq
ORDER BY primaryid,drug_seq,drugname, i.indi_pt") # SQL版本
compare(R4,SQL4,allowAll=TRUE)
TRUE # 两种方法等价

R5 = merge(reac_all,outc_all,by=intersect(names(reac_all), names(outc_all)))
SQL5 =reac_outc_new4=sqldf("SELECT r.*, o.outc_cod as outc_cod
FROM reac_all r
INNER JOIN outc_all o
ON r.primaryid=o.primaryid
ORDER BY r.primaryid,r.pt,o.outc_cod")

compare(R5,SQL5,allowAll = TRUE)
TRUE
# 绘制不同性别的年龄概率分布密度图
ggplot(sqldf('SELECT age, sex
FROM demo_all
WHERE age between 0 AND 100 AND sex IN ("F","M")
LIMIT 10000;'), aes(x=age, fill = sex))+ geom_density(alpha = 0.6)

绘制出的图如下：

ggplot(sqldf("SELECT d.age as age, o.outc_cod as outcome
FROM demo_all d
INNER JOIN outc_all o
ON d.primaryid=o.primaryid
WHERE d.age BETWEEN 20 AND 100
LIMIT 20000;"),aes(x=age, fill = outcome))+ geom_density(alpha = 0.6)

输出如下：

ggplot(sqldf("SELECT de.sex as sex, dr.route as route
FROM demo_all de
INNER JOIN drug_all dr
ON de.primaryid=dr.primaryid
WHERE de.sex IN ('M','F') AND dr.route IN ('ORAL','INTRAVENOUS','TOPICAL')
LIMIT 200000;"),aes(x=route, fill = sex))+ geom_bar(alpha=0.6)

输出如下：

ggplot(sqldf("SELECT d.sex as sex, o.outc_cod as outcome
FROM demo_all d
INNER JOIN outc_all o
ON d.primaryid=o.primaryid
WHERE d.age BETWEEN 20 AND 100 AND sex IN ('F','M')
LIMIT 20000;"),aes(x=outcome,fill=sex))+ geom_bar(alpha = 0.6)

输出如下（译者注：哥们儿挺住，你就快看完了！！！）：

UNION ALL

demo1= demo_all[1:20000,]
demo2=demo_all[20001:40000,]
R6 <- rbind(demo1, demo2)
SQL6 <- sqldf("SELECT  * FROM demo1 UNION ALL SELECT * FROM demo2;")
compare(R6,SQL6, allowAll = TRUE)
TRUE

INTERSECT

R7 <- semi_join(demo1, demo2)
SQL7 <- sqldf("SELECT  * FROM demo1 INTERSECT SELECT * FROM demo2;")
compare(R7,SQL7, allowAll = TRUE)
TRUE

EXCEPT

R8 <- anti_join(demo1, demo2)
SQL8 <- sqldf("SELECT  * FROM demo1 EXCEPT SELECT * FROM demo2;")
compare(R8,SQL8, allowAll = TRUE)
TRUE

我们下篇文章再见！如果你有任何建议和意见，请在下方留言。

翻译感悟：这篇文章的作者不厌其烦地演示了利用如何sqldf包在R中实现大部分常用的SQL命令，并将其结果和直接调用相应的R函数的结果做了对照，证明了二者的等价性。我十分敬佩作者能走完这个及其枯燥的流程。但我不想再翻译第二篇这种风格的文章了。。。

注:原文刊载于datascience+网站

链接:http://datascienceplus.com/performing-sql-selects-on-r-data-frames/