小编Dis*_*s23的帖子

简单的问题：

我想在我的 DT 上使用data.table::setorder，但我不能按组执行此操作。是否可以 ？

在此示例中，我订购了整个 DT ：

DT = data.table(a=rep(c('C', 'A', 'D', 'B', 'E'), each = 4), b=sample(1:1000,20))
setorder(DT, b)
DT

但我想保持固定。

谢谢 ！

从我的data.table DT.in，我想创建所有交叉连接组合，但不仅CJ(_all_my_var_).

我需要执行这样的事情：

CJ(var1)
CJ(var1, var2)
CJ(var1, var2, var3)
...

这是我的代表：

library(data.table)
set.seed(999)

DT.in <- data.table(lvl1 = rep('AA', 200),
                 code = sample(c('D44', 'J21'), 200, replace = TRUE),
                 var = sample(c('Z3R', 'TR5', 'JKL', 'FR5', 'TFX'), 200, replace = TRUE),
                 test = sample(c('ONE', 'TWO', 'THREE', 'FOUR', 'FIVE', 'SIX', 'SEVEN'), 200, replace = TRUE))

foo.1 <- DT.in[, .(new = CJ(lvl1, unique = TRUE))]
foo.2 <- DT.in[, .(new = CJ(lvl1, code, unique = TRUE))]
foo.3 <- DT.in[, .(new = CJ(lvl1, …

在 Azure Databricks 环境中，我发现了软件包SparkR和sparklyr.

从我的笔记本中SparkR，我设法连接到数据库：

library(SparkR)
DW <- sql("select * from mydb.sometable")

它运行良好，但 SparkR 语法似乎与经典 R 语法相差太远（根据我的说法）。

所以我想尝试一下sparklyr，但我无法访问同一个数据库：

library(sparklyr)
sc <- spark_connect(method="databricks")
test <- spark_read_table(sc, "mydb.sometable")

Error : org.apache.spark.sql.AnalysisException: It is not allowed to add database prefix ...

有什么问题吗？

谢谢 ！！