R语言 XML文件|极客教程

R语言 XML文件

XML是一种文件格式，它可以通过标准ASCII文本在万维网、内联网和其他地方共享文件格式和数据。它代表可扩展标记语言（XML）。类似于HTML，它包含标记标签。但与HTML不同的是，HTML的标记标签描述页面的结构，而XML的标记标签描述文件中包含的数据的含义。

您可以使用”XML”包在R中读取xml文件。可以使用以下命令安装这个包。

install.packages("XML")

输入数据

通过将以下数据复制到文本编辑器（如记事本）中创建一个XML文件。使用 .xml 扩展名保存文件，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文件通过R中的函数 xmlParse() 进行读取。它以列表形式存储在R中。

# 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)

当我们执行以上代码时，会产生以下结果−

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XML文件中节点的数量

# 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)

当我们执行上述代码时，它将产生以下结果 –

output
[1] 8

第一个节点的详细信息

让我们来看一下解析文件的第一条记录。它将使我们对顶级节点中存在的各个元素有一个大致了解。

# 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])

当我们执行上述代码时，会产生以下结果 −

$EMPLOYEE
   1
   Rick
   623.3
   1/1/2012
   IT


attr(,"class")
[1] "XMLInternalNodeList" "XMLNodeList"

获取节点的不同元素

# 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]])

执行上述代码时，会产生以下结果−

1 
IT 
Michelle

将XML转换为数据框架

为了有效处理大型文件中的数据，我们将xml文件中的数据读取为数据框架，然后对数据框架进行数据分析处理。

# 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)

当我们执行上述代码时，会产生以下结果 –

ID    NAME     SALARY    STARTDATE       DEPT 
1      1    Rick     623.30    2012-01-01      IT
2      2    Dan      515.20    2013-09-23      Operations
3      3    Michelle 611.00    2014-11-15      IT
4      4    Ryan     729.00    2014-05-11      HR
5     NA    Gary     843.25    2015-03-27      Finance
6      6    Nina     578.00    2013-05-21      IT
7      7    Simon    632.80    2013-07-30      Operations
8      8    Guru     722.50    2014-06-17      Finance