【教程】R语言出来XML文件 | 产品经理的私房菜让工作更简单

【教程】R语言出来XML文件

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xml

XML是分享的文件格式在万维网,内联网中的数据,和其他地方使用标准ASCII文本的文件格式。它代表着可扩展标记语言(XML)。类似于 HTML 包含标记标签。但不同于HTML标记标签描述了页面的结构,xml标记标签中包含自己的文件中的数据含义。

可以通过使用R中的“XML”包来读取XML文件。可以用下面的命令来安装该软件包。

install.packages("XML")

输入数据

通过下面的数据复制到记事本等文本编辑器创建一个XML文件。保存为一个带有 .xml 扩展名的文件,并选择文件类型为所有文件(*.*)。

 <RECORDS>
  <EMPLOYEE>
    <ID>1</ID>
    <NAME>Rick</NAME>
    <SALARY>623.3</SALARY>
    <STARTDATE>1/1/2012</STARTDATE>
    <DEPT>IT</DEPT>
  </EMPLOYEE>
  <EMPLOYEE>
    <ID>2</ID>
    <NAME>Dan</NAME>
    <SALARY>515.2</SALARY>
    <STARTDATE>9/23/2013</STARTDATE>
    <DEPT>Operations</DEPT>
  </EMPLOYEE>
  <EMPLOYEE>
    <ID>3</ID>
    <NAME>Michelle</NAME>
    <SALARY>611</SALARY>
    <STARTDATE>11/15/2014</STARTDATE>
    <DEPT>IT</DEPT>
  </EMPLOYEE>
  <EMPLOYEE>
    <ID>4</ID>
    <NAME>Ryan</NAME>
    <SALARY>729</SALARY>
    <STARTDATE>5/11/2014</STARTDATE>
    <DEPT>HR</DEPT>
  </EMPLOYEE>
  <EMPLOYEE>
    <ID>5</ID>
    <NAME>Gary</NAME>
    <SALARY>843.25</SALARY>
    <STARTDATE>3/27/2015</STARTDATE>
    <DEPT>Finance</DEPT>
  </EMPLOYEE>
  <EMPLOYEE>
    <ID>6</ID>
    <NAME>Nina</NAME>
    <SALARY>578</SALARY>
    <STARTDATE>5/21/2013</STARTDATE>
    <DEPT>IT</DEPT>
  </EMPLOYEE>
  <EMPLOYEE>
    <ID>7</ID>
    <NAME>Simon</NAME>
    <SALARY>632.8</SALARY>
    <STARTDATE>7/30/2013</STARTDATE>
    <DEPT>Operations</DEPT>
  </EMPLOYEE>
  <EMPLOYEE>
    <ID>8</ID>
    <NAME>Guru</NAME>
    <SALARY>722.5</SALARY>
    <STARTDATE>6/17/2014</STARTDATE>
    <DEPT>Finance</DEPT>
  </EMPLOYEE>
</RECORDS>

读取XML文件

XML文件是由R使用函数XMLPARSE()读取。它存储为R语言中的列表,如下所示:

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

# Also load the other required package.
library("methods")

# Give the input file name to the function.
result <- xmlParse(file="input.xml")

# Print the result.
print(result)

当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:

1
    Rick
    623.3
    1/1/2012
    IT
  
  
    2
    Dan
    515.2
    9/23/2013
    Operations
  
  
    3
    Michelle
    611
    11/15/2014
    IT
  
  
    4
    Ryan
    729
    5/11/2014
    HR
  
  
    5
    Gary
    843.25
    3/27/2015
    Finance
  
  
    6
    Nina
    578
    5/21/2013
    IT
  
  
    7
    Simon
    632.8
    7/30/2013
    Operations
  
  
    8
    Guru
    722.5
    6/17/2014
    Finance

获取目前在XML文件的节点数量

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

# Give the input file name to the function.
result <- xmlParse(file="input.xml")

# Exract the root node form the xml file.
rootnode <- xmlRoot(result)

# Find number of nodes in the root.
rootsize <- xmlSize(rootnode)

# Print the result.
print(rootsize)

当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:

output
[1] 8

第一个节点的细节

让我们来看看在解析文件的第一条记录。它会给我们存在于顶层节点的各种元素的详细。

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

# Give the input file name to the function.
result <- xmlParse(file="input.xml")

# Exract the root node form the xml file.
rootnode <- xmlRoot(result)

# Print the result.
print(rootnode[1])

当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:

$EMPLOYEE1Rick623.31/1/2012ITattr(,"class")
[1] "XMLInternalNodeList" "XMLNodeList" 

获取一个节点的不同元素

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

# Give the input file name to the function.
result <- xmlParse(file="input.xml")

# Exract the root node form the xml file.
rootnode <- xmlRoot(result)

# Get the first element of the first node.
print(rootnode[[1]][[1]])

# Get the fifth element of the first node.
print(rootnode[[1]][[5]])

# Get the second element of the third node.
print(rootnode[[3]][[2]])

当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:

1ITMichelle

XML到数据帧

为了有效地处理大型文件中的数据,我们将XML文件中读出的数据作为数据帧。然后处理进行数据分析的数据帧。

# 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)

当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:

  ID     NAME SALARY  STARTDATE       DEPT
1  1     Rick  623.3   1/1/2012         IT
2  2      Dan  515.2  9/23/2013 Operations
3  3 Michelle    611 11/15/2014         IT
4  4     Ryan    729  5/11/2014         HR
5  5     Gary 843.25  3/27/2015    Finance
6  6     Nina    578  5/21/2013         IT
7  7    Simon  632.8  7/30/2013 Operations
8  8     Guru  722.5  6/17/2014    Finance

由于数据现在可以作为一个数据帧,我们可以用数据帧的相关函数读取和处理的文件。

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