发布于 2016-01-02 09:32:06 | 602 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网络整理
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")
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>
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
# 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
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"
# 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。