R-XML 파일

XML은 표준 ASCII 텍스트를 사용하여 World Wide Web, 인트라넷 및 다른 곳에서 파일 형식과 데이터를 모두 공유하는 파일 형식입니다. XML (Extensible Markup Language)을 나타냅니다. HTML과 유사하게 마크 업 태그를 포함합니다. 그러나 마크 업 태그가 페이지의 구조를 설명하는 HTML과 달리 xml에서 마크 업 태그는 파일에 포함 된 데이터의 의미를 설명합니다.

"XML"패키지를 사용하여 R에서 xml 파일을 읽을 수 있습니다. 이 패키지는 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.

install.packages("XML")

입력 데이터

아래 데이터를 메모장과 같은 텍스트 편집기에 복사하여 XMl 파일을 만듭니다. 파일을.xml 확장자 및 파일 유형 선택 all files(*.*).

<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 파일 읽기

xml 파일은 함수를 사용하여 R에서 읽습니다. xmlParse(). R에 목록으로 저장됩니다.

# 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)

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 생성됩니다.

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

XML 파일에있는 노드 수 가져 오기

# 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)

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 생성됩니다.

output
[1] 8

첫 번째 노드의 세부 사항

파싱 ​​된 파일의 첫 번째 레코드를 살펴 보겠습니다. 최상위 노드에있는 다양한 요소에 대한 아이디어를 제공합니다.

# 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])

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 생성됩니다.

$EMPLOYEE
   1
   Rick
   623.3
   1/1/2012
   IT
 

attr(,"class")
[1] "XMLInternalNodeList" "XMLNodeList"

노드의 다른 요소 얻기

# 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]])

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 생성됩니다.

1 
IT 
Michelle

XML에서 데이터 프레임으로

대용량 파일의 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 xml 파일의 데이터를 데이터 프레임으로 읽습니다. 그런 다음 데이터 분석을 위해 데이터 프레임을 처리합니다.

# 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)

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 생성됩니다.

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

이제 데이터가 데이터 프레임으로 사용 가능하므로 데이터 프레임 관련 기능을 사용하여 파일을 읽고 조작 할 수 있습니다.