Как анализировать XML-данные

Ответ 1

Данные в формате XML редко организованы таким образом, чтобы функция xmlToDataFrame работала. Вам лучше извлечь все в списках, а затем связать списки вместе в кадре данных:

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

xml_data <- xmlToList(data)

В случае ваших данных примера получение местоположения и время запуска довольно просто:

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"])

Данные температуры немного сложнее. Сначала вам нужно добраться до node, который содержит списки температур. Затем вам нужно извлечь оба списка, посмотреть в каждом из них и выбрать тот, который имеет "почасовое" значение в качестве одного из его значений. Затем вам нужно выбрать только этот список, но только сохранить значения, имеющие метку "значение":

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

Ответ 2

Используйте xpath более прямо как для производительности, так и для ясности.

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"))

приводящий к

> 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

Ответ 3

Здесь частичное решение с использованием xml2. Разрушение решения на более мелкие куски обычно упрощает обеспечение выстраивания всей конструкции:

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()

Ответ 4

Вы можете попробовать код ниже:

# 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)