Question

我试图将XML解析为R数据框，这个链接对我帮助很大：

how to create an R data frame from a xml file

但我仍然无法弄清楚我的问题：

这是我的代码：

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"")]

我想拥有的数据框是这样的：

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

我被困在xmlToDataFrame()，非常感谢任何帮助，谢谢。

Answer 1

XML格式的数据很少以允许xmlToDataFrame函数工作的方式进行组织。最好在列表中提取所有内容，然后在数据框中将列表绑定在一起：

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

xml_data <- xmlToList(data)

对于您的示例数据，获取位置和开始时间非常简单：

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"])

温度数据有点复杂。首先，您需要访问包含温度列表的节点。然后，您需要提取两个列表，查看每个列表，并选择具有“每小时”作为其值之一的列表。然后，您只需要选择该列表，但只保留具有“值”标签的值：

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

Answer 2

更直接地使用xpath来提高性能和清晰度。

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"))

导致

> 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

Answer 3

这是使用xml2的部分解决方案。将解决方案分解成更小的部分通常可以更容易地确保所有内容都排成一行：

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()

Answer 4

您可以尝试以下代码：

# 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)

如何将XML解析为R数据帧

4 个答案: