R - XML 文件

XML 是一种文件格式，它使用标准 ASCII 文本在万维网、内部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 中标记标签描述页面结构不同，在 xml 中，标记标签描述文件包含的数据的含义。

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此包。

install.packages("XML")

输入数据

通过将以下数据复制到记事本等文本编辑器中来创建一个 XMl 文件。将文件保存为.xml扩展名，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 文件使用函数xmlParse()由 R 读取。它存储为 R 中的一个列表。

# 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)

当我们执行上述代码时，它会产生以下结果：

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)

当我们执行上述代码时，它会产生以下结果：

output
[1] 8

第一个节点的详细信息

让我们看一下已解析文件的第一个记录。它将使我们了解顶级节点中存在的各种元素。

# 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)

# Print the result.
print(rootnode[1])

当我们执行上述代码时，它会产生以下结果：

$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]])

当我们执行上述代码时，它会产生以下结果：

1 
IT 
Michelle

XML 到数据框

为了有效地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。然后处理数据框以进行数据分析。

# 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)

当我们执行上述代码时，它会产生以下结果：

      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

由于数据现在可作为数据框使用，因此我们可以使用与数据框相关的函数来读取和操作文件。

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