R语言操作XML文件实例分析

作者: 放浪不羁27752601
来源: 51数据库
2021-07-08

xml是一种文件格式，它使用标准ascii文本共享万维网，内部网和其他地方的文件格式和数据。它代表可扩展标记语言（xml）。类似于html它包含标记标签。但是与html中的标记标记描述页面的结构不同，在xml中，标记标记描述了包含在文件中的数据的含义。

您可以使用“xml”包读取r语言中的xml文件。此软件包可以使用以下命令安装。

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）中来创建xml文件。使用.xml扩展名保存文件，并将文件类型选择为所有文件（*.*）。

<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文件由r语言使用函数xmlparse()读取。它作为列表存储在r语言中。

# 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)

当我们执行上面的代码，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xml文件中存在的节点数

# 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)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

output
[1] 8

第一个节点的详细信息

让我们看看解析文件的第一条记录。它将给我们一个关于存在于顶层节点中的各种元素的想法。

# 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])

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

$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]])

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

1 
it 
michelle

xml到数据帧

为了在大文件中有效地处理数据，我们将xml文件中的数据作为数据框读取。然后处理数据帧以进行数据分析。

# 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)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

      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

由于数据现在可以作为数据帧，我们可以使用数据帧相关函数来读取和操作文件。

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