京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言XML格式数据导入与处理
数据解析
XML是一种可扩展标记语言,它被设计用来传输和存储数据。XML是各种应用程序之间进行数据传输的最常用的工具。它与Access,Oracle和SQL Server等数据库不同,数据库提供了更强有力的数据存储和分析能力,例如:数据索引、排序、查找、相关一致性等,它仅仅是存储数据。事实上它与其他数据表现形式最大的不同是:它极其简单,这是一个看上去有点琐细的优点,但正是这点使它与众不同。
针对XML格式数据,R语言XML包可以对其进行数据导入与处理,详见下面的案例说明。
案例1
直接输入一段标记语言文本,使用XML包解析。
library(XML)
tt =
'<x>
<a>text</a>
<b foo="1"/>
<c bar="me">
<d>a phrase</d>
</c>
</x>'
doc = xmlParse(tt)
xmlToList(doc)
# use an R-level node representation
doc = xmlTreeParse(tt)
xmlToList(doc)
案例2
导入已有的xml格式数据并处理,本案例用到的是手机通讯录xml数据,按如下步骤操作:
#读取xml格式数据并解析
xmlfile=xmlParse(file.choose(),encoding="UTF-8")
class(xmlfile)
#形成根目录列表数据
xmltop = xmlRoot(xmlfile)
class(xmltop) #查看类
xmlName(xmltop) #查看根目录名
xmlSize(xmltop) #查看根目录总数
xmlName(xmltop[[1]]) #查看子目录名
# 查看第一个子目录
xmltop[[1]]
# 查看第二个子目录
xmltop[[2]]
#子目录节点
xmlSize(xmltop[[1]]) #子目录节点数
xmlSApply(xmltop[[1]], xmlName) #子目录节点名
xmlSApply(xmltop[[1]], xmlAttrs) #子目录节点属性
xmlSApply(xmltop[[1]], xmlSize) #子目录节点大小
#查看第一个子目录的第一个节点
xmltop[[1]][[1]]
#查看第一个子目录的第二个节点
xmltop[[1]][[2]]
#第二个子目录
xmltop[[2]][[1]]
xmltop[[2]][[2]]
xmltop[[1]][[3]][[1]][[1]] #查看联系人电话
xmltop[['Contact']][['PhoneList']][[1]][[1]] #第二种方式
getNodeSet(xmltop, "//Contact/PhoneList")[[1]][[1]][[1]] #第三种方式
xmltop[[1]][[3]][[1]][[1]] = 13717232323 #更改联系人电话
xmltop[[1]][[1]][[1]]= "zhangsan "#更改联系人姓名
#保存
saveXML(xmltop, file="out.xml",encoding="UTF-8")
xml格式转dataframe
按如下步骤操作:
xmlToDataFrame(xmlfile) #第一种方式,直接用xmlToDataFrame()函数
library("plyr") #第二种方式,数据格式处理专用包plyr
MyContact=ldply(xmlToList(file.choose()), data.frame) #先转成list,再转dataframe
View(MyContact)
# 查看联系方式
MyContact[,c("Name" ,"PhoneList.Phone.text")]
# 联系方式保存
write.csv(MyContact, "MyContact.csv", row.names=FALSE)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16