每天,我都从R中连接到一个公司数据库。目前,我有一个R-脚本,它设置连接并进行所有预分析数据准备(变异和连接(。我想把它包含在一个R包DWH
中,这样我就可以和同事们分享这个过程了。
以下是一些示例代码:
creds <- read.csv2('C:/creds.csv')
con <- ROracle::dbConnect(drv = DBI::dbDriver("Oracle"),
username = creds$user, password= creds$pwd,
dbname = 'DWH',
prefetch = FALSE, bulk_read = 1000L, stmt_cache = 0L,
external_credentials = FALSE, sysdba = FALSE)
PREST <- dplyr::tbl(con, dbplyr::in_schema('ADWH', 'PREST')) %>%
transmute(date = A_DWH_DATE_TODAY,
amount = A_DWH_POL_IND_COLL_AMOUNT)
理想情况下,我想用library(DWH)
加载包,然后PREST
对象应该可以供所有人进一步使用,例如
library(DWH)
PREST %>% filter(date > 201912)
这在寻找R-脚本时效果非常好。如何在R包中实现此功能?我使用的是ROracle,但这应该与任何其他odbc数据库连接的过程相同。
虽然我同意@r2evans的观点,认为这不是一个好的设计决策,但如果你致力于以这种方式来做,你可以采取的方法是将变量分配给全局环境的函数(根据这个问题(。
这看起来像:
create_globals = function(){
creds <- read.csv2('C:/creds.csv')
con <- ROracle::dbConnect(drv = DBI::dbDriver("Oracle"),
username = creds$user, password= creds$pwd,
dbname = 'DWH',
prefetch = FALSE, bulk_read = 1000L, stmt_cache = 0L,
external_credentials = FALSE, sysdba = FALSE)
PREST <- dplyr::tbl(con, dbplyr::in_schema('ADWH', 'PREST')) %>%
transmute(date = A_DWH_DATE_TODAY,
amount = A_DWH_POL_IND_COLL_AMOUNT)
assign("creds", cred, envir = .GlobalEnv)
assign("con", con, envir = .GlobalEnv)
assign("PREST", PREST, envir = .GlobalEnv)
}
然后你的包使用看起来像:
library(DWH)
create_globals()
PREST %>% filter(date > 201912)