r - 使用 rvest 在 R 中解析表和 url
问题描述
对不起,还有一个问题。
我需要这张表中的数据:http ://rspp.ru/tables/non-financial-reports-library/ 它包含俄罗斯公司的非财务报告。刮掉它是合法的。为了研究目的,我需要做一些文本挖掘。
理想情况下,我需要以下输出:公司 - 年份 - 报告 URL。
我正在尝试抓取它,但我无法将 URL 与公司和年份数据对应起来。这是我的脚本:
library(rvest)
library(dplyr)
url = "http://rspp.ru/tables/non-financial-reports-library/"
page = read_html(url)
# table
tab = page %>%
html_node("table") %>%
html_table(fill = T)
# links
links = page %>%
html_node("table") %>%
html_nodes("a") %>%
html_attr("href")
能否请你帮忙?
解决方案
桌子不规则。colspan
一种丑陋的方法是通过分别在列和行中使用和属性值来重建表rowspan
,以将表扩展为常规数据框。
然后,您可以添加适当的标题并考虑合并的单元格,我只是在适用的年份重复相同的 url。我确实抓取了给定报告所涵盖年份的文本描述,例如 2007-2009 年(在带有链接的单元格中看到),但不要像标题行中使用的年份那样输出它。
library(rvest)
library(stringr)
url <- 'http://rspp.ru/tables/non-financial-reports-library/'
page <- read_html(url)
headers <- page %>% html_nodes('.company-report-table .register-table__row:nth-child(1) th')%>%html_text()
companies <- page %>% html_nodes('.company-report-table .register-table__row td:nth-child(1) span')%>%html_text()
body_rows <- page %>% html_nodes('.register-table__row ~ .register-table__row')
df <- data.frame(matrix(NA_character_, nrow = length(body_rows), ncol = length(headers)))
n <- 0
for(row in seq_along(body_rows)){
curr_row <- body_rows[[row]]
rspan <- curr_row %>% html_node('td') %>% html_attr('rowspan') %>% as.integer() #rspan tells us how many rows per company
if(!is.na(rspan)){
n <- n + 1
title <- companies[[n]]
}
df[row,1] = title
# handle other columns excluding first
columns_minus_first <- curr_row %>% html_nodes('td:not(:nth-child(1))') # not always 21 range 10 > 21 but we use colspan to expand to 21
c <- 1
for(column in seq_along(columns_minus_first)){
curr_col <- columns_minus_first[[column]]
cspan <- curr_col %>% html_attr('colspan') %>% as.integer() #use cspan value to determine how many years report covers
if(!is.na(cspan)){
link <- paste0('http://rspp.ru', curr_col %>% html_node('a') %>% html_attr('href'))
year <- str_extract(curr_col %>% html_text() ,'\\b[0-9-]{4,9}\\b') #purists may want a tighter regex for year spans
for(i in seq_along(cspan)){ #we will start writing out from col 2 as first col is the company name
df[row,i+c] <- link #repeats for each year covered by report (could alter this for only first)
}
}
c <- c + 1
}
}
colnames(df) <- headers
df <- tibble(df)
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