R - XML 文件

使用 xml2 在 R 中进行现代 XML 处理

XML（可扩展标记语言）是一种多功能格式，用于在 Web 和其他系统中构建和共享数据。与 HTML 类似，它使用标签，但与定义内容呈现方式的 HTML 不同，XML 标签定义了数据本身的含义和结构。这使其成为数据交换和配置文件一个强大的选择。

尽管 XML 包长期以来一直用于此目的，但现代 R 生态系统，特别是 Tidyverse（一组用于数据科学的 R 包，倡导整洁数据原则），更青睐 xml2 包。xml2 包基于强大的 libxml2 C 库构建，提供了一个更直观、高效且管道友好型接口。

先决条件：设置您的环境

xml2 包是 tidyverse 的核心部分，因此您可以通过安装整个 tidyverse 套件来安装它。这还会为您提供强大的工具，例如我们将用于数据操作的 dplyr 和 purrr。

# 最佳实践：安装完整的 tidyverse 以获得一致的工作流程
install.packages("tidyverse")

# 加载必要的库
library(xml2)
library(dplyr) # 用于数据操作，将随 tidyverse 加载
library(purrr) # 用于函数式编程，也包含在 tidyverse 中

输入数据：一个结构良好的 XML 示例

让我们使用一个干净、结构良好的 XML 文件作为示例。将以下内容保存为 employees.xml。请注意，它只有一个根元素 <records>，并且没有用 <html> 标签包裹，这对于数据文件来说是标准做法。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<records>
  <employee id="101">
    <name>Rick</name>
    <salary>623.30</salary>
    <start_date>2012-01-01</start_date>
    <department>IT</department>
  </employee>
  <employee id="102">
    <name>Dan</name>
    <salary>515.20</salary>
    <start_date>2013-09-23</start_date>
    <department>Operations</department>
  </employee>
  <employee id="103">
    <name>Michelle</name>
    <salary>611.00</salary>
    <start_date>2014-11-15</start_date>
    <department>IT</department>
  </employee>
  <employee id="104">
    <name>Ryan</name>
    <salary>729.00</salary>
    <start_date>2014-05-11</start_date>
    <department>HR</department>
  </employee>
  <employee id="105">
    <name>Gary</name>
    <salary>843.25</salary>
    <start_date>2015-03-27</start_date>
    <department>Finance</department>
  </employee>
</records>

读取和检查 XML 文件

read_xml() 函数将 XML 文件解析为 R 对象。然后我们可以使用 xml_children() 等函数检查其内容。

# 将 XML 文件读取为 xml_document 对象
doc <- read_xml("employees.xml")

# 打印文档以查看其结构
print(doc)

执行上述代码后，将产生以下结果：

{xml_document}
<records>
[1] <employee id="101">\n  <name>Rick</name>\n  <salary>623.3</salary>\n  <start_date>2012-01-01</start_date>\n  <department>IT</department>\n</employee>
[2] <employee id="102">\n  <name>Dan</name>\n  <salary>515.2</salary>\n  <start_date>2013-09-23</start_date>\n  <department>Operations</department>\n</employee>
[3] <employee id="103">\n  <name>Michelle</name>\n  <salary>611</salary>\n  <start_date>2014-11-15</start_date>\n  <department>IT</department>\n</employee>
[4] <employee id="104">\n  <name>Ryan</name>\n  <salary>729</salary>\n  <start_date>2014-05-11</start_date>\n  <department>HR</department>\n</employee>
[5] <employee id="105">\n  <name>Gary</name>\n  <salary>843.25</salary>\n  <start_date>2015-03-27</start_date>\n  <department>Finance</department>\n</employee>

使用 XPath 导航 XML

与手动索引不同，查询 XML 的现代标准方法是使用 XPath。xml_find_all() 函数使用 XPath 表达式来选择节点。这种方式极其强大且精确。

# 查找根目录下所有“employee”节点
employee_nodes <- xml_find_all(doc, ".//employee")

# 获取找到的 employee 节点数量
num_employees <- length(employee_nodes)
cat("Number of employees found:", num_employees, "\n")

# 获取第一个 employee 节点
first_employee <- employee_nodes[[1]]
print(first_employee)

# 从第一个 employee 中提取特定信息
# 获取“id”属性
first_id <- xml_attr(first_employee, "id")
cat("First employee ID:", first_id, "\n")

# 在第一个 employee 中查找“name”标签并获取其文本
first_name <- xml_find_first(first_employee, ".//name") |> xml_text()
cat("First employee Name:", first_name, "\n")

执行上述代码后，将产生以下结果：

Number of employees found: 5
{xml_node}
<employee id="101">
[1] <name>Rick</name>
[2] <salary>623.3</salary>
[3] <start_date>2012-01-01</start_date>
[4] <department>IT</department>

First employee ID: 101
First employee Name: Rick

最佳实践：将 XML 转换为整洁数据框

对于数据分析，最常见的有用格式是数据框（或 tibble，一种现代化的数据框）。虽然旧的 XML 包提供了 xmlToDataFrame()，但它在数据类型处理上通常不可靠。现代 tidyverse 方法更具明确性、健壮性和可读性。我们将遍历每个 <employee> 节点，并将其信息提取到单独的行中。

# 一个用于处理单个 <employee> 节点的辅助函数
parse_employee_node <- function(node) {
  # 定义一个安全的提取函数以处理缺失的标签
  safe_get_text <- function(n, xpath) {
    child <- xml_find_first(n, xpath)
    if (is.na(child)) NA_character_ else xml_text(child)
  }

  tibble(
    id = xml_attr(node, "id") |> as.integer(),
    name = safe_get_text(node, ".//name"),
    salary = safe_get_text(node, ".//salary") |> as.numeric(),
    start_date = safe_get_text(node, ".//start_date") |> as.Date(),
    department = safe_get_text(node, ".//department")
  )
}

# 查找所有 employee 节点
employee_nodes <- xml_find_all(doc, ".//employee")

# 使用 purrr::map_dfr 将函数应用于每个节点并按行绑定结果
employees_df <- map_dfr(employee_nodes, parse_employee_node)

print(employees_df)

此方法可让您完全控制解析过程，包括处理缺失值和设置正确的数据类型。执行上述代码后，将生成一个干净、整洁的 tibble：

# 一个 tibble: 5 × 5
     id name     salary start_date department
  <int> <chr>     <dbl> <date>     <chr>
1   101 Rick       623. 2012-01-01 IT
2   102 Dan        515. 2013-09-23 Operations
3   103 Michelle   611  2014-11-15 IT
4   104 Ryan       729  2014-05-11 HR
5   105 Gary       843. 2015-03-27 Finance

常见错误和调试

1. 格式错误的 XML： 如果 XML 格式不正确，read_xml() 将抛出错误。请使用在线验证器检查您的文件。

2. 缺失节点/属性： 如果 xml_find_first() 未找到节点，它将返回 NA。如果您尝试对 NA 使用 xml_text() 或 xml_attr()，您将会得到一个错误。我们的 safe_get_text 辅助函数展示了一种优雅地处理这种情况的方法。

3. 命名空间： 实际的 XML 通常使用命名空间（例如，<ns1:tag>）。要查询这些命名空间，您必须使用 xml_ns() 注册命名空间，并在 XPath 查询中使用它。这是一个高级主题，但也是一个常见的障碍。