技多不壓身，跨界融合更是對十八般武藝的一種考驗，sql是一種技能，一樣可以在r的舞台上展示獨特的魅力，一起看看sql處理資料的長袖有怎麼樣的舞藝。
1，介紹主角
sql 是結構化查詢語句，是一種資料庫查詢和程式語言。資料分析從業者的主要技能之一，普及程度不低於r語言。當我們用r語言處理資料：檢索，排序，篩選的時候怎覺得力不從心。怎樣用sql來處理r中的資料呢？用sql的優勢來武裝r的資料處理更能錦上添花，魚和熊掌兼得。當然我們可以引用r中的sqldf包，讓sql在r飛起，處理資料就這麼簡單。
2，打造乙個舞台
從簡單的資料來探索有趣的知識，用r組合出關於學生的資料框(student_dframe)，比如學號-sid，性別-***，年齡-age，班級-class，成績等級-level：
3，sql vs r的常用舞藝
#sql：表示sql語法，#r：表示r語法。對比二者同結果操作的不同之處，在比較中提公升學習的效率。time is money！！！
一定要安裝的包
library(dplyr)library(sqldf)library(data.table)library(ggplot2)library(compare)library(plotrix)#r：nrow(student_dframe)
輸出結果為：6
3.2，limit 取部分行，前三行
#sql ：sqldf("select * from student_dframe limit 3;")
#r：head(student_dframe, 3)
輸出結果：
3.3，where 過濾資料
sql2=sqldf("select * from student_dframe where *** ='男';")
r2 = filter(student_dframe, ***=="男") identical(sql2, r2)
輸出結果：
sql3 = sqldf("select ***, count(sid) as total from student_dframe where *** in ('男','女') group by *** order by total desc ;")
r3=student_dframe%>%filter(*** %in%c('f','m','ns','unk'))%>%group_by(***) %>% summarise(total = n())%>%arrange(desc(total))
輸出結果：
我們需要在建立乙個學生姓名的資料框：
輸出結果：
3.6，union all 取兩個集合的交集
student_dframe1
r5 sql5
輸出結果：
3.7，intersect 取兩個集合的交集
student_dframe1
r6 sql6
輸出結果：
3.8，except 取兩個集合的補集
r7 sql7
輸出結果：
4，sql資料視覺化
sql對r資料框檢索，排序，篩選後的資料結果依然是乙個資料框，這麼我們也可以直接作圖，讓資料視覺化。
sql = sqldf("select ***, count(sid) as total from student_dframe where *** in ('男','女') group by *** order by total desc ;")
sql$total=as.numeric(sql$total)
pie(sql$total, labels =sql$***,explode=0.1,col=rainbow(4), main="性別分布餅圖",cex.lab=0.5, cex.axis=0.5, cex.main=1,labelcex=1, family='simsun')
ggplot(sqldf('select age, *** from student_dframe where age between 0 and 100 ;'),aes(x=age, fill = ***), family='simsun')+ geom_density(alpha = 0.6)
ggplot(sqldf('select age, *** from student_dframe
union all select age, *** from student_dframe1
union all select age, *** from student_dframe1
union all select age, *** from student_dframe1 '), aes(x=age, fill = ***), family='simsun')+geom_bar(alpha=0.6)
最後，中國加油，武漢加油，一起加油
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