我有很多 XML 文件(大约 100,000 个),它们都如下所示。每个文件有大约 100 个点节点。为了便于说明,我只展示了其中的五个。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
-<car id="id1">
<point time="1272686841" lon="-122.40648" lat="37.79778" status="E" unit="id1"/>
<point time="1272686781" lon="-122.40544" lat="37.79714" status="M" unit="id1"/>
<point time="1272686722" lon="-122.40714" lat="37.79774" status="M" unit="id1"/>
<point time="1272686661" lon="-122.40704" lat="37.7976" status="M" unit="id1"/>
<point time="1272686619" lon="-122.40616" lat="37.79698" status="E" unit="id1"/>
</car>
我想将所有这些 XML 文件合并到一个大数据框(大约 100,000x100=10,000,000 行)中,在 R 中有五列(时间、经度、纬度、单位、状态)。所有文件都具有相同的五个变量,但它们的顺序可能不同。
以下是我的代码。我首先创建五个向量来保存这五个变量。然后我转到每个文件,一个一个地阅读条目。
setwd("C:\\Users\\MyName\\Desktop\\XMLTest")
all.files <- list.files()
n <- 2000000
all.lon <- rep(NA, n)
all.lat <- rep(NA, n)
all.time <- rep(NA, n)
all.status <- rep(NA, n)
all.unit <- rep(NA, n)
i <- 1
for (cur.file in all.files) {
if (tolower(file_ext(cur.file)) == "xml") {
xmlfile <- xmlTreeParse(cur.file)
xmltop <- xmlRoot(xmlfile)
for (j in 1:length(xmltop)) {
cur.node <- xmltop[[j]]
cur.lon <- as.numeric(xmlGetAttr(cur.node, "lon"))
cur.lat <- as.numeric(xmlGetAttr(cur.node, "lat"))
cur.time <- as.numeric(xmlGetAttr(cur.node, "time"))
cur.unit <- xmlGetAttr(cur.node, "unit")
cur.status <- xmlGetAttr(cur.node, "status")
all.lon[i] <- cur.lon
all.lat[i] <- cur.lat
all.time[i] <- cur.time
all.status[i] <- cur.status
all.unit[i] <- cur.unit
i <- i + 1
}
}
}
我是 XML 的新手,所以这是我现在能做的最好的。问题是它非常慢。原因之一是文件太多。另一个原因是 for 循环 for (j in 1:length(xmltop)) 读取条目。我尝试了 xmlToDataFrame 但它不起作用。
> xmlToDataFrame(cur.file)
Error in matrix(vals, length(nfields), byrow = TRUE) :
'data' must be of a vector type, was 'NULL'
有什么方法可以加快这个过程吗?
最佳答案
考虑一个可以加速文件迭代的lapply() 解决方案。由于所有数据都驻留在属性中,因此您可以在一次调用中使用 XML 的 xPathSApply()。
library(XML)
setwd("C:\\Users\\MyName\\Desktop\\XMLTest")
all.files <- list.files(pattern="\\.xml", path=getwd(), full.names=TRUE)
dfList <- lapply(all.files, function(x){
xml <- xmlParse(x)
pointAttribs <- xpathSApply(doc=xml, path="//point", xmlAttrs)
# TRANSPOSE XPATH LIST TO DF
df <- data.frame(t(pointAttribs))
# CONVERT TO NUMERIC
df[c('time', 'lon', 'lat')] <- sapply(df[c('time', 'lon', 'lat')],
function(x) as.numeric(as.character(x)))
return(df)
})
df <- do.call(rbind, dfList)
df
# time lon lat status unit
# 1 1272686841 -122.4065 37.79778 E id1
# 2 1272686781 -122.4054 37.79714 M id1
# 3 1272686722 -122.4071 37.79774 M id1
# 4 1272686661 -122.4070 37.79760 M id1
# 5 1272686619 -122.4062 37.79698 E id1
...
关于r - 将多个 XML 文件合并到 R 中的一个数据框中,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38270604/
总的来说,我对ruby还比较陌生,我正在为我正在创建的对象编写一些rspec测试用例。许多测试用例都非常基础,我只是想确保正确填充和返回值。我想知道是否有办法使用循环结构来执行此操作。不必为我要测试的每个方法都设置一个assertEquals。例如:describeitem,"TestingtheItem"doit"willhaveanullvaluetostart"doitem=Item.new#HereIcoulddotheitem.name.shouldbe_nil#thenIcoulddoitem.category.shouldbe_nilendend但我想要一些方法来使用
我有一个Ruby程序,它使用rubyzip压缩XML文件的目录树。gem。我的问题是文件开始变得很重,我想提高压缩级别,因为压缩时间不是问题。我在rubyzipdocumentation中找不到一种为创建的ZIP文件指定压缩级别的方法。有人知道如何更改此设置吗?是否有另一个允许指定压缩级别的Ruby库? 最佳答案 这是我通过查看rubyzip内部创建的代码。level=Zlib::BEST_COMPRESSIONZip::ZipOutputStream.open(zip_file)do|zip|Dir.glob("**/*")d
我试图在一个项目中使用rake,如果我把所有东西都放到Rakefile中,它会很大并且很难读取/找到东西,所以我试着将每个命名空间放在lib/rake中它自己的文件中,我添加了这个到我的rake文件的顶部:Dir['#{File.dirname(__FILE__)}/lib/rake/*.rake'].map{|f|requiref}它加载文件没问题,但没有任务。我现在只有一个.rake文件作为测试,名为“servers.rake”,它看起来像这样:namespace:serverdotask:testdoputs"test"endend所以当我运行rakeserver:testid时
我的目标是转换表单输入,例如“100兆字节”或“1GB”,并将其转换为我可以存储在数据库中的文件大小(以千字节为单位)。目前,我有这个:defquota_convert@regex=/([0-9]+)(.*)s/@sizes=%w{kilobytemegabytegigabyte}m=self.quota.match(@regex)if@sizes.include?m[2]eval("self.quota=#{m[1]}.#{m[2]}")endend这有效,但前提是输入是倍数(“gigabytes”,而不是“gigabyte”)并且由于使用了eval看起来疯狂不安全。所以,功能正常,
作为我的Rails应用程序的一部分,我编写了一个小导入程序,它从我们的LDAP系统中吸取数据并将其塞入一个用户表中。不幸的是,与LDAP相关的代码在遍历我们的32K用户时泄漏了大量内存,我一直无法弄清楚如何解决这个问题。这个问题似乎在某种程度上与LDAP库有关,因为当我删除对LDAP内容的调用时,内存使用情况会很好地稳定下来。此外,不断增加的对象是Net::BER::BerIdentifiedString和Net::BER::BerIdentifiedArray,它们都是LDAP库的一部分。当我运行导入时,内存使用量最终达到超过1GB的峰值。如果问题存在,我需要找到一些方法来更正我的代
Rails2.3可以选择随时使用RouteSet#add_configuration_file添加更多路由。是否可以在Rails3项目中做同样的事情? 最佳答案 在config/application.rb中:config.paths.config.routes在Rails3.2(也可能是Rails3.1)中,使用:config.paths["config/routes"] 关于ruby-on-rails-Rails3中的多个路由文件,我们在StackOverflow上找到一个类似的问题
对于具有离线功能的智能手机应用程序,我正在为Xml文件创建单向文本同步。我希望我的服务器将增量/差异(例如GNU差异补丁)发送到目标设备。这是计划:Time=0Server:hasversion_1ofXmlfile(~800kiB)Client:hasversion_1ofXmlfile(~800kiB)Time=1Server:hasversion_1andversion_2ofXmlfile(each~800kiB)computesdeltaoftheseversions(=patch)(~10kiB)sendspatchtoClient(~10kiBtransferred)Cl
我有多个ActiveRecord子类Item的实例数组,我需要根据最早的事件循环打印。在这种情况下,我需要打印付款和维护日期,如下所示:ItemAmaintenancerequiredin5daysItemBpaymentrequiredin6daysItemApaymentrequiredin7daysItemBmaintenancerequiredin8days我目前有两个查询,用于查找maintenance和payment项目(非排他性查询),并输出如下内容:paymentrequiredin...maintenancerequiredin...有什么方法可以改善上述(丑陋的)代
我正在寻找执行以下操作的正确语法(在Perl、Shell或Ruby中):#variabletoaccessthedatalinesappendedasafileEND_OF_SCRIPT_MARKERrawdatastartshereanditcontinues. 最佳答案 Perl用__DATA__做这个:#!/usr/bin/perlusestrict;usewarnings;while(){print;}__DATA__Texttoprintgoeshere 关于ruby-如何将脚
我主要使用Ruby来执行此操作,但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式,例如使用这个yaml文件,它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i