Fehler beim Datenrahmen mit xmlToDataFrame() von XML-Paket in R Umwandlung XML

Question

Arbeiten mit diesem XML file (Mondial dataset)

I XML Package von Duncan Temple Lang geschrieben verwende. Während es zu Datenrahmen mit xmlToDataFrame() Funktion Konvertieren ich diesen Fehler:

Error in `[<-.data.frame`(`*tmp*`, i, names(nodes[[i]]), value = c("\n  Albania\n  ", : 
    duplicate subscripts for columns 

Wie damit umgehen?

Voll Code:

library(XML) 
    xml.url <- 'http://www.cs.washington.edu/research/xmldatasets/data/mondial/mondial-3.0.xml' 
    xml.file <- xmlParse(xml.url) 
    xml.df <- xmlToDataFrame(xml.file) 

# or in this way, doesn't make difference too 
    xml.df <- xmlToDataFrame(xml.url) 

Answer 1

Zumindest für einige Knoten können Sie xmlAttrsToDataFrame verwenden. Städte sind beiden Attribute und Werte, und einige Tags wie der Name der Stadt dupliziert werden kann, so müssen Sie Ihre eigene Funktion

XML:::xmlAttrsToDataFrame(xml.file["//country"]) 
     id     name capital population datacode total_area population_growth infant_mortality gdp_agri gdp_total inflation indep_date 
1 f0_136    Albania f0_1461 3249136  AL  28750    1.34    49.2  55  4100  16 28 11 1912 
2 f0_144    Andorra f0_1464  72766  AN  450    2.96    2.2  <NA>  1000  <NA>  <NA> 
3 f0_149    Austria f0_1467 8023244  AU  83850    0.41    6.2  2 152000  2.3 12 11 1918 
4 f0_157    Belarus f0_1474 10415973  BO  207600    0.2    13.4  21  49200  244 25 08 1991 
... 

XML:::xmlAttrsToDataFrame(xml.file['//country/province']) 
     id   name country capital population area 
1 f0_17440 Burgenland f0_149 f0_2291  273000 3965 
2 f0_17443  Carinthia f0_149 f0_2296  559000 9533 
3 f0_17445 Vorarlberg f0_149 f0_2301  341000 2601 
4 f0_17447  Vienna f0_149 f0_1467 1583000 415 
... 

XML:::xmlAttrsToDataFrame(xml.file['//country[@name="Germany"]/province']) 
     id     name country capital population area 
1 f0_17529  Baden Wurttemberg f0_220 f0_2628 10272069 35742 
2 f0_17531     Bayern f0_220 f0_2712 11921944 70546 
3 f0_17533     Berlin f0_220 f0_1515 3472009 889 
4 f0_17534   Brandenburg f0_220 f0_2634 2536747 29480 
...