Як проаналізувати XML на R кадр даних


103

Я спробував проаналізувати XML на кадр даних R, це посилання мені дуже допомогло:

як створити кадр даних R з файлу XML

Але все-таки я не зміг з’ясувати свою проблему:

Ось мій код:

data <- xmlParse("http://forecast.weather.gov/MapClick.php?lat=29.803&lon=-82.411&FcstType=digitalDWML")
xmlToDataFrame(nodes=getNodeSet(data1,"//data"))[c("location","time-layout")]
step1 <- xmlToDataFrame(nodes=getNodeSet(data1,"//location/point"))[c("latitude","longitude")]
step2 <- xmlToDataFrame(nodes=getNodeSet(data1,"//time-layout/start-valid-time"))
step3 <- xmlToDataFrame(nodes=getNodeSet(data1,"//parameters/temperature"))[c("type="hourly"")]

Я хочу мати такий кадр даних:

latitude  longitude   start-valid-time   hourly_temperature
29.803     -82.411  2013-06-19T15:00:00-04:00    91
29.803     -82.411  2013-06-19T16:00:00-04:00    90

Я застряг у справі xmlToDataFrame(), будь-яка допомога буде дуже вдячна, дякую.

Відповіді:


103

Дані у форматі XML рідко організовуються таким чином, щоб xmlToDataFrameфункція дозволяла працювати. Вам краще вилучити все у списках, а потім зв'язати списки разом у кадрі даних:

require(XML)
data <- xmlParse("http://forecast.weather.gov/MapClick.php?lat=29.803&lon=-82.411&FcstType=digitalDWML")

xml_data <- xmlToList(data)

Що стосується ваших прикладних даних, отримання місця розташування та часу початку є досить простим:

location <- as.list(xml_data[["data"]][["location"]][["point"]])

start_time <- unlist(xml_data[["data"]][["time-layout"]][
    names(xml_data[["data"]][["time-layout"]]) == "start-valid-time"])

Дані температури трохи складніші. Спочатку потрібно дістатися до вузла, який містить списки температур. Тоді вам потрібно витягнути обидва списки, заглянути в кожен із них і вибрати один із його значень "щогодини". Тоді вам потрібно вибрати лише цей список, але зберігати лише ті значення, які мають мітку "value":

temps <- xml_data[["data"]][["parameters"]]
temps <- temps[names(temps) == "temperature"]
temps <- temps[sapply(temps, function(x) any(unlist(x) == "hourly"))]
temps <- unlist(temps[[1]][sapply(temps, names) == "value"])

out <- data.frame(
  as.list(location),
  "start_valid_time" = start_time,
  "hourly_temperature" = temps)

head(out)
  latitude longitude          start_valid_time hourly_temperature
1    29.81    -82.42 2013-06-19T16:00:00-04:00                 91
2    29.81    -82.42 2013-06-19T17:00:00-04:00                 90
3    29.81    -82.42 2013-06-19T18:00:00-04:00                 89
4    29.81    -82.42 2013-06-19T19:00:00-04:00                 85
5    29.81    -82.42 2013-06-19T20:00:00-04:00                 83
6    29.81    -82.42 2013-06-19T21:00:00-04:00                 80

94

Використовуйте xpath безпосередньо для продуктивності та чіткості.

time_path <- "//start-valid-time"
temp_path <- "//temperature[@type='hourly']/value"

df <- data.frame(
    latitude=data[["number(//point/@latitude)"]],
    longitude=data[["number(//point/@longitude)"]],
    start_valid_time=sapply(data[time_path], xmlValue),
    hourly_temperature=as.integer(sapply(data[temp_path], as, "integer"))

що веде до

> head(df, 2)
  latitude longitude          start_valid_time hourly_temperature
1    29.81    -82.42 2014-02-14T18:00:00-05:00                 60
2    29.81    -82.42 2014-02-14T19:00:00-05:00                 55

12
Це дійсно повинно бути прийнятою відповіддю. Він більш стислий і xpath має значно кращі показники, ніж ітерація над списками.
SchaunW

40

Ось часткове рішення за допомогою xml2. Розбиття розчину на більш дрібні шматки, як правило, полегшує переконання, що все вишиковане:

library(xml2)
data <- read_xml("http://forecast.weather.gov/MapClick.php?lat=29.803&lon=-82.411&FcstType=digitalDWML")

# Point locations
point <- data %>% xml_find_all("//point")
point %>% xml_attr("latitude") %>% as.numeric()
point %>% xml_attr("longitude") %>% as.numeric()

# Start time
data %>% 
  xml_find_all("//start-valid-time") %>% 
  xml_text()

# Temperature
data %>% 
  xml_find_all("//temperature[@type='hourly']/value") %>% 
  xml_text() %>% 
  as.integer()

8
Корисна відповідь. Якщо хтось інший натрапляє на нього, ось посилання на підручник від Hadley про використання xml2: blog.rstudio.com/2015/04/21/xml2
Річард Еріксон

9

Ви можете спробувати код нижче:

# Load the packages required to read XML files.
library("XML")
library("methods")

# Convert the input xml file to a data frame.
xmldataframe <- xmlToDataFrame("input.xml")
print(xmldataframe)
Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.