R - ไฟล์ XML
XML เป็นรูปแบบไฟล์ที่แชร์ทั้งรูปแบบไฟล์และข้อมูลบนเวิลด์ไวด์เว็บอินทราเน็ตและที่อื่น ๆ โดยใช้ข้อความ ASCII มาตรฐาน ย่อมาจาก Extensible Markup Language (XML) คล้ายกับ HTML มีแท็กมาร์กอัป แต่แตกต่างจาก HTML ตรงที่แท็กมาร์กอัปอธิบายโครงสร้างของหน้าใน xml แท็กมาร์กอัปจะอธิบายความหมายของข้อมูลที่อยู่ในไฟล์
คุณสามารถอ่านไฟล์ xml ใน R โดยใช้แพ็กเกจ "XML" สามารถติดตั้งแพ็คเกจนี้ได้โดยใช้คำสั่งต่อไปนี้
install.packages("XML")
ป้อนข้อมูล
สร้างไฟล์ XMl โดยคัดลอกข้อมูลด้านล่างลงในโปรแกรมแก้ไขข้อความเช่น notepad บันทึกไฟล์ด้วยไฟล์.xml และเลือกประเภทไฟล์เป็น 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>
การอ่านไฟล์ XML
ไฟล์ xml ถูกอ่านโดย R โดยใช้ฟังก์ชัน xmlParse(). มันถูกเก็บไว้เป็นรายการใน R
# 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)
เมื่อเรารันโค้ดด้านบนจะให้ผลลัพธ์ดังนี้ -
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
รับจำนวนโหนดที่มีอยู่ในไฟล์ XML
# 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)
เมื่อเรารันโค้ดด้านบนจะให้ผลลัพธ์ดังนี้ -
output
[1] 8
รายละเอียดของโหนดแรก
มาดูบันทึกแรกของไฟล์ที่แยกวิเคราะห์ มันจะทำให้เราทราบถึงองค์ประกอบต่างๆที่มีอยู่ในโหนดระดับบนสุด
# 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])
เมื่อเรารันโค้ดด้านบนจะให้ผลลัพธ์ดังนี้ -
$EMPLOYEE
1
Rick
623.3
1/1/2012
IT
attr(,"class")
[1] "XMLInternalNodeList" "XMLNodeList"
รับองค์ประกอบต่างๆของโหนด
# 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]])
เมื่อเรารันโค้ดด้านบนจะให้ผลลัพธ์ดังนี้ -
1
IT
Michelle
XML ไปยัง Data Frame
ในการจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพในไฟล์ขนาดใหญ่เราอ่านข้อมูลในไฟล์ xml เป็น data frame จากนั้นประมวลผลกรอบข้อมูลเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล
# 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)
เมื่อเรารันโค้ดด้านบนจะให้ผลลัพธ์ดังนี้ -
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
เนื่องจากข้อมูลพร้อมใช้งานในรูปแบบดาต้าเฟรมแล้วเราจึงสามารถใช้ฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องกับเฟรมข้อมูลเพื่ออ่านและจัดการไฟล์ได้