XML是一种文件格式，它使用标准ASCII文本共享万维网，内部网和其他地方的文件格式和数据。 它代表可扩展标记语言（XML）。 类似于HTML它包含标记标签。 但是与HTML中的标记标记描述页面的结构不同，在xml中，标记标记描述了包含在文件中的数据的含义。
您可以使用“XML”包读取R语言中的xml文件。 此软件包可以使用以下命令安装。
install.packages("XML")
输入数据
通过将以下数据复制到文本编辑器（如记事本）中来创建XMl文件。 使用.xml扩展名保存文件，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文件由R语言使用函数xmlParse()读取。 它作为列表存储在R语言中。
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)
当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -
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)
当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -
output
[1] 8
第一个节点的详细信息
让我们看看解析文件的第一条记录。 它将给我们一个关于存在于顶层节点中的各种元素的想法。
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])
当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -
$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]])
当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -
1
IT
Michelle
XML到数据帧
为了在大文件中有效地处理数据，我们将xml文件中的数据作为数据框读取。 然后处理数据帧以进行数据分析。
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)
当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -
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
由于数据现在可以作为数据帧，我们可以使用数据帧相关函数来读取和操作文件。
