Анализ HTML таблиц в R через XML: пример с Википедией

Быстрый ответ

Функция readHTMLTable() из пакета XML позволяет без больших усилий преобразовать HTML-таблицу в датафрейм в R. Указываем нужный URL, затем считываем и анализируем HTML. Далее определяем индекс самой большой таблицы и извлекаем из неё датафрейм. Не забываем установить нужные пакеты (XML, RCurl) и корректно настроить проверку SSL для работы с HTTPS-сайтами.

# Подгружаем пакеты R
library(XML)
library(RCurl)

# Указываем URL-адрес
url <- "http://www.example.com/table.html"

# Загружаем HTML-содержимое
html <- getURL(url, .opts = list(ssl.verifypeer = FALSE))

# Считываем все таблицы из HTML
tables <- readHTMLTable(html)

# Определяем индекс наибольшей таблицы
tableIndex <- which.max(sapply(tables, function(t) nrow(t)))

# Извлекаем датафрейм из таблицы
df <- tables[[tableIndex]]

Разбор основ: извлечение HTML-таблиц в R

Сложные HTML-сценарии: начертим путь

HTML-таблицы могут быть совсем не простыми, как, например, чувства вашего бывшего партнера!

• Если у вас есть вложенные таблицы, функция xpathSApply() поможет достать данные из конкретных областей HTML, включая внутренние элементы.

• Если таблица не содержит заголовков, функция XML::getNodeSet() с использованием XPath-выражений поможет их вытащить, после чего вы сможете добавить заголовки в датафрейм вручную.

• С продвинутой обработкой данных пакет rlist позволит преобразовать вложенные списки в датафрейм.

Подробнее об этом расскажет наш спикер на видео

Непослушный HTML-хаос: укрощаем данные

Давайте разберемся с данными, которые иногда менее понятны, чем капитанский узел:

• Чтобы очистить данные, можно воспользоваться функцией gsub() для удаления ненужных элементов или исправления записей.

• Если данные разбросаны по нескольким таблицам, скомпонуйте их в один датафрейм с помощью функций as.data.frame() и rbind.

Продвинутый уровень: вызываем на помощь пакет rvest

При работе с HTML незаменимым окажется пакет rvest:

# Подключаем rvest
library(rvest)

# Скачиваем HTML-страницу
webpage <- read_html(url)

# Ищем таблицы на странице
table_nodes <- html_nodes(webpage, "table")

# Обрабатываем найденные таблицы
cleaned_tables <- lapply(table_nodes, html_table)

# Сохраняем в датафрейм
df <- cleaned_tables[[tableIndex]]

Работа с большими таблицами: вперед, в Матрицу!

При обработке огромных таблиц удобно использовать матрицы:

# Определяем размер матрицы
big_table <- matrix(unlist(tables[[tableIndex]]), ncol = ncol(tables[[tableIndex]]), byrow = TRUE)

# Преобразуем матрицу в датафрейм
df <- as.data.frame(big_table)

Визуализация

Преобразование веб-таблицы HTML (🕸️) в датафрейм R (📊) с помощью пакета XML эквивалентно превращению запутанного клубка ниток в аккуратный свитер – это почти магический процесс:

1. Обнаруживаем таблицу: 🕵️‍♂️👀
2. Разбираем HTML: 🤖📝
3. Извлекаем содержимое: ✂️🗃️
4. Загружаем в датафрейм: 📥📊

Трансформация HTML-таблицы (🕸️) в датафрейм R (📊) уже не кажется такой сложной задачей:

| HTML ТАБЛИЦА (🕸️)       | R ДАТАФРЕЙМ (📊)    |
| ------------------------ | ------------------- |
| Запутанная и сложная 🔮  | Организованная и ясная ✔️ |
| Трудна для анализа 🧐    | Готова для анализа 📈  |

Полезные материалы

1. Работа с веб-данными в R часть I — Извлечение HTML-таблиц — подробное руководство по извлечению HTML-таблиц в датафреймы R.
2. Быстрое чтение очень больших таблиц в датафреймы — советы по эффективной работе с большими таблицами в R, используя пакет XML.
3. Журнал статистического программного обеспечения – XML — обзор инструментов XML для анализа XML-документов.
4. RPubs – Скрейпинг данных из HTML- и XML-файлов — обучающее руководство по скрейпингу данных из HTML- и XML-файлов с помощью R.
5. mpdf как настроить поля страницы в версии 7? — полезные рекомендации по настройке полей страниц для лучшего отображения данных в R.