也是由于前段时间工作中遇到一个很小文本分析的需求，虽然最后不了了之了，但是却勾起来自己对文本分析的极大兴趣。
然后发现诡异的报错，是这个包无法被下载，这个时候我没有紧张，下意识的认为是清华镜像问题，所以我重新下载;
rvest包可能是R语言中数据抓取使用频率最高的包了，它的知名度和曝光度在知乎的数据分析相关帖子和回答中都很高。 甚至很多爬虫教程和数据分析课程在讲解R语言网络数据抓取时，也大多以该包为主。 坦白的说，rvest的确是一个很好地数据抓取工具，不过他的强项更多在于网页解析，这一点儿之前就有说到。 你可能惊艳于rvest强大的解析能力，有两套解析语法可选（Xpath、css）,短短几个关键词路径就可以提取出来很重要的数据。 但肯定也遇到过有些网页明明数据就摆在那里，通过Chrome开发者工具（或者selecto
R语言本身并不适合用来爬取数据，它更适合进行统计分析和数据可视化。而Python的requests，BeautifulSoup，Scrapy等库则更适合用来爬取网页数据。如果你想要在R中获取网页内容，你可以使用rvest包。
#用浏览器打开网页，右键单击-检查，查看网页源代码特点，可以知道每条新闻位于h2，a节点读取网页节点。
爬虫技术是一种从网页中获 取数据的方式，是按照一定规则，自动地抓取网页数据的程序或者脚本。除了Python可以写爬虫程序外，R语言一样可以实现爬虫功能
用任何语言做爬虫必须要了解的就是网页语法，网页语言无非就是HTML，XML，JSON等，因为正是通过这些我们才能在网页中提取数据，过多的就不再描述，大家可以自行参考大量的资料，大多数语法都是树形结构，所以只要理解了，找到需要数据的位置并不是很难。用R语言制作爬虫无非就是三个主要的包。XML,RCurl,rvest，这三个包都有不同的主要函数，是R语言最牛的网络爬虫包。
这一段时间在研究R里面的数据抓取相关包，时不时的能发掘出一些惊喜。 比如今天，我找到了一个自带请求器的解析包，而且还是嵌入的pantomjs无头浏览器，这样就不用你再傻乎乎的再去装个selenium驱
基金首页 - 科学网 - 基金 - 构建全球华人科学社区（http://fund.sciencenet.cn/） 以“单细胞”作为关键词查询2009-2019之间的项目，总计449项， 累计金额：39285 万元。
之前用python做过简单的爬虫与分析，今天尝试一下用R完成相应的功能。首先用R爬取了《了不起的麦瑟尔夫人》豆瓣短评作为语料，然后进行了词云绘制、关键词提取的基本操作。 语料爬取 寻找链接 之
在学完coursera的getting and Cleaning data后，继续学习用R弄爬虫网络爬虫。主要用的还是Hadley Wickham开发的rvest包。再次给这位矜矜业业开发各种好用的R包的大神奉上膝盖。。。 言归正传，拿了几个网页练手。包括对拉勾网爬了一下虫，还尝试了对国外某黄页爬虫，对ebay用户评价爬虫分析其卖家卖的东西主要在哪个价格段（我查的那个卖家，卖8.99和39.99最多，鞋子类），做了一下文本挖掘，还有爬了一下股票数据，基金买入情况等等。 之所以放拉勾网为例子，因为这个大家都比
在学习如何爬取网页之前，要了解网页本身的结构。 用于构建网页的主要语言为 HTML，CSS和Javascript。HTML为网页提供了其实际结构和内容。CSS为网页提供了其样式和外观，包括字体和颜色等细节。Javascript提供了网页功能。在此，我们将主要关注如何使用R包来读取构成网页的 HTML 。
上面的代码获取全部的书籍的大标题和小标题，接下来就是针对它们的标题内容进行一个简单的汇总整理。简单的看了看生物信息学相关非常少：
本来今天要跟大家分享怎么批量爬取2016年各大上市公司年报的，可是代码刚写了开头，就发现年报这玩意儿，真的不太好爬，还以为自己写的姿势不对，换了好几个网站。 眼睁睁的开着网页源码里排的整整齐齐的pdf文档，可是就是爬不到，NND，还是火候不够，本来打算放弃的，可是想着不干点什么太没成就感了，就跑去知乎爬了人家几张图。 之前分享过知乎爬图的代码，当时利用的Rvest爬的，今天换RCurl+XML包来爬，也算是新知识点了。 用R语言抓取网页图片——从此高效存图告别手工时代 因为害怕爬太多，会被禁IP，毕竟知乎
最近写了不少关于网页数据抓取的内容，大多涉及的是网页请求方面的，无论是传统的RCurl还是新锐大杀器httr,这两个包是R语言中最为主流的网页请求库。 但是整个数据抓取的流程中，网页请求仅仅是第一步，而请求获取到网页之后，数据是嵌套在错综复杂的html/xml文件中的，因而需要我们熟练掌握一两种网页解析语法。 RCurl包是R语言中比较传统和古老的网页请求包，其功能及其庞大，它在请求网页之后通常搭配XML解析包进行内容解析与提取，而对于初学者最为友好的rvest包，其实他谈不上一个好的请求库，rvest是内
本文章旨在更客观地看待这两门语言。我们会平行使用Python和R分析一个数据集，展示两种语言在实现相同结果时需要使用什么样的代码。这让我们了解每种语言的优缺点，而不是猜想。 我们将会分析一个NBA数据集，包含运动员和他们在2013-2014赛季的表现，可以在这里下载这个数据集。我们展示Python和R的代码，同时做出一些解释和讨论。 读取CSV文件 ---- R nba <- read.csv("nba_2013.csv") Python import pandas nba = pandas.read
大连的盛夏实在是热的让人心烦（对于我这种既怕热又怕冷的真的没地呆了）。 再加上令人头疼的毕业论文，这种日子怎能缺少MV来解暑呢。 既然要听，怎么只听一首呢，既然学了爬虫怎么让技能荒废呢。 好吧，烦躁的
我们将在已有的数十篇从主观角度对比Python和R的文章中加入自己的观点，但是这篇文章旨在更客观地看待这两门语言。我们会平行使用Python和R分析一个数据集，展示两种语言在实现相同结果时需要使用什么样的代码。这让我们了解每种语言的优缺点，而不是猜想。在Dataquest，我们教授两种语言，并认为两者在数据科学工具箱中都占据各自的地位。 我们将会分析一个NBA数据集，包含运动员和他们在2013-2014赛季的表现，可以在这里下载这个数据集。我们展示Python和R的代码，同时做出一些解释和讨论。事不宜
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 姚佳灵，蒋晔，杨捷 前言 网页上的数据和信息正在呈指数级增长。如今我们都使用谷歌作为知识的首要来源——无论是寻找对某地的评论还是了解新的术语。所有这些信息都已经可以从网上轻而易举地获得。 网络中可用数据的增多为数据科学家开辟了可能性的新天地。我非常相信网页爬取是任何一个数据科学家的必备技能。在如今的世界里，我们所需的数据都在互联网上，使用它们唯一受限的是我们对数据的获取能力。有了本文的帮助，您定会克服这个困难。 网上大多数的可用数据并不容易获取。它们以非结构化的形
style=none&taskId=ufe5a8213-193f-4abf-99f6-220571344f0&title=)
学习Python已有两月有余，是时候检验下学习效果了，之前练习了不少R语言数据爬取，Python的爬虫模块还没有来得及认真入门，乱拼乱凑就匆忙的开始了，今天就尝试着使用R+Python来进行图片爬取，
看到这个问题，我首先想到的是R和python。基础的爬虫无非是：构建URL、根据页面结构解析爬取关键信息、整理数据格式输出结果。
在抓取数据时，很大一部分需求是抓取网页上的关系型表格。 对于表格而言，R语言和Python中都封装了表格抓取的快捷函数，R语言中XML包中的readHTMLTables函数封装了提取HTML内嵌表格的功能，rvest包的read_table()函数也可以提供快捷表格提取需求。Python中read_html同样提供直接从HTML中抽取关系表格的功能。 HTML语法中内嵌表格有两类，一类是table，这种是通常意义上所说的表格，另一类是list，这种可以理解为列表，但从浏览器渲染后的网页来看，很难区分这两种，
你想知道R语言中的RCurl包中一共有几个get开头的函数嘛，今天我特意数了一下，大约有十四五个那么多（保守估计）！ 所以如果对这个包了解不太深入的话，遇到复杂的数据爬取需求，自然是摸不着头脑，心碎一地~_~ 实际上很多我们都不常用，常用的不超过五个，而且这些函数命名都很有规律，一般是类似功能的名称中都有统一的关键词标识，只要理解这些关键词，很好区分，下面我对9个可能用到的get函数简要做一个分类。 第一类是get请求函数（参数直接写在URL里面） getURL #get请求的一般
这个教程是一棵树zj（https://github.com/yikeshu0611）
一直觉得运行代码的时候，如果有一个提示任务运行进度的进度条提示就好，很多时候我们的程序运行时间普遍较长，如果程序运行没有任何提示，那简直是一场噩梦，根本不知道到底是程序在偷懒还是真的卡住了，而如果再代码里写print函数，循环较多的话，你的屏幕会被打印的提示文本瞬间刷屏。 后来经过搜索，还真让我发现了解决方法。今天给大家介绍两个包，这两个包可以做任务任务处理、进程处理工作，编写一些简易的交互界面。 这里仅介绍简单的用法，仅仅满足我们日常任务进度提示即可。 library("tcltk") library("
经常有小伙伴儿跟我咨询，在使用R语言做网络数据抓取时，遇到空值和缺失值或者不存在的值，应该怎么办。 因为我们大多数场合从网络抓取的数据都是关系型的，需要字段和记录一一对应，但是html文档的结构千差万别，代码纷繁复杂，很难保证提取出来的数据开始就是严格的关系型，需要做大量的缺失值、不存在内容的判断。 如果原始数据是关系型的，但是你抓取来的是乱序的字段，记录无法一一对应，那么这些数据通常价值不大，今天我以一个小案例（跟昨天案例相同）来演示，如何在网页遍历、循环嵌套中设置逻辑判断，适时的给缺失值、不存在值填充预
了解并安装R 下载R语言的软件: https://cran.r-project.org/bin/windows/base/ 下载Rstudio这个R编辑器:https://www.rstudio.co
今天学习了一些关于 R 爬虫的知识，后续会陆续写一些笔记，当然对于爬虫有更好的一些工具来进行爬取数据，作为入门小白，我自己先从 R 语言尝试开始吧。
前面文章什么基因研究最多？？中下载的gene与pubmed的文献ID的文件，统计了研究基因与出版文献的对应关系。这里来探索一下你研究的基因，发表的文献，可以看看都发表在什么期刊，对题目进行文本挖掘，可以统计每年的发表文献数量等等。。。。
发表论文一般需要三步，写，投，改。好不容易定好了题，好不容易算完了数据，好不容易改完了稿，却不知道如何选择最适合自己的期刊，实在有一些可惜。因此，对本领域发文情况做一次检索是非常必要的。
ESLint会做语法检查，ESLint fix的功能已经可以解决绝大部分代码格式化问题，大部分情况可以替代Prettier的美化，但是也有一些情况，比如max-len，ESLint不能自动fix，手动修改非常繁琐，所以还是要用Prettier，但是两者格式化代码，可能会产生冲突，也是让人很烦恼。通过查资料，找到一种ESLint+Prettier格式化代码和平共处的方案，现在记录一下。本文会以VSCode编辑器为示例做说明。
概述 在真实的数据科学世界里，我们会有两个极端，一个是业务，一个是工程。偏向业务的数据科学被称为数据分析（Data Analysis），也就是A型数据科学。偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building)，也就是B型数据科学。 从工具上来看，按由业务到工程的顺序，这个两条是：EXCEL >> R >> Python >> Scala 在实际工作中，对于小数据集的简单分析来说，使用EXCEL绝对是最佳选择。当我们需要更多复杂的统计分析和数据处理时，我们就需要转移到 Python 和 R 上。在确
今天使用R爬取数据的时候发现一个奇怪的问题，我将每个属性的数据先保存在vector中，然后再合并到data.frame中时，发现打印names时数据正常显示中文，但是打印data.frame或者写入csv文件时，却始终都是utf8的格式。 代码如下：
如果我们想探索一下什么基因研究的最多，那就是检索pubmed数据库资源。在 NCBI的ftp里面关于人的一些基因信息 ：
今天这个标题实在是有点言过其实了，对于R的爬虫知识，我只是领会了一点儿皮毛。 主要看不懂正则表达式，特别是那种一个括号里要匹配多种类型文本的语句，特像火星文，估计短期很难搞懂了。 再加上对于HTML结构没啥感觉，在目标定位上很苦恼。 但是相对于文本信息而言，图片在html中的地址比较好获取，这里仅以图片抓取为例，会Python爬虫的大神还求轻喷~ 今天要爬取的是一个多图的知乎网页，是一个外拍的帖子，里面介绍了巨多各种外拍技巧，很实用的干货。 library(rvest) library(downloader
既然报错日志指出来了我们应该使用root权限，运行命令：R CMD javareconf
数据输入作为数据分析的第一步非常重要，传统的数据输入方式存在数据格式多、参数复杂等问题，因此本期给大家推荐一个支持非常多数据格式的数据输入输出R包rio。
批量处理后的数据暂无缺失值，若存在个别缺失值很正常，通常是因为数据源地址结构不是省+市+区县+街道格式，若数据源地址结构无明显规律，建议url代码中添加“&city”，运行过程中有啥问题，请私聊我可改进代码～
由于即将毕业，马上进入职场，想来是时候需要巩固一下基本职场技能了，特别是Excel这种杀手级职场应用。 可是如今网络这么发达，到处都充斥着Excel课程、视频、教程，真的很容易让人眼花缭乱，不知所措。 看书来的太慢了，还是直接看视频吧，简单粗暴，学习之前总要熟悉一下Excel教学行业的大致情况吧，今天就拿网易云课堂的Excel板块作为目标，在练习数据爬取的同时，顺便了解一下Excel培训行业的行情，知己知彼才能百战不殆，才能更加集中精力的学习那些精品课程。 url<-"http://study.163.c
使用ggplot2制作放射状玫瑰图本不是什么难事，仅需将普通单序列柱形图添加添加一个极坐标转化参数即可。 但是遇到比较小清新的案例，还是值得手动操作一下的。 本文图片案例来源于DT财经关于星巴克门店分
之前我陆陆续续写了几篇介绍在网页抓取中CSS和XPath解析工具的用法，以及实战应用，今天这一篇作为系列的一个小结，主要分享使用R语言中Rvest工具和Python中的requests库结合css表达
引言 网上的数据和信息无穷无尽，如今人人都用百度谷歌来作为获取知识，了解新鲜事物的首要信息源。所有的这些网上的信息都是直接可得的，而为了满足日益增长的数据需求，我坚信网络数据爬取已经是每个数据科学家的必备技能了。在本文的帮助下，你将会突破网络爬虫的技术壁垒，实现从不会到会。 大部分网上呈现的信息都是以非结构化的格式存储（html）且不提供直接的下载链接，因此，我们需要学习一些知识和经验来获取这些数据。 本文我将带你领略利用R做网络数据采集的全过程，通读文章后你将掌握如何来使用因特网上各位数据的技能。 目录
由于一个知识星球的小伙伴急需学习如何从 PDF 文档中提取表格，所以先插这个课，「使用 R 语言处理 netCDF 数据」系列的课程下次再发新的哈。本课程介绍了如何使用 R 语言从 WHO（世界卫生组织）的官网上下载新冠疫情的每日报告以及如何从这些报告中的表格里面提取数据。
最近在练习R语言与Python的网络数据抓取内容，遇到了烦人的验证码问题，走了很多弯路，最终总算解决了。 在分享这篇文章之前，只想感慨一声，虽然Python拥有更为完善的爬虫生态和多如牛毛的爬虫分享课程，但是貌似这些大部分内容，使用R语言中的RCurl+httr都可以做到，但是可惜的利用R语言学习爬虫的爱好者与Pythoner相比，实在是太少了，R语言的高阶爬虫教程凤毛麟角，只能一点一点儿在stackflow上面搜罗整理。 希望我的这一篇案例能给大家带来一点儿可借鉴的思路。 R library("RCurl
最近重复新翻阅R语言领域唯一一本关于网络数据采集的参考书——《基于R语言的自动数据收集》，开篇就是一个数据爬取的案例。 尽管之前已经粗略的看过一遍，但是仍感书中诸多细节不甚理解，还有平时过于眼高手低，第一遍看的时候只是动眼却不动手，案例几乎很少做过，准备刷第二遍，案例也打算仔仔细细的过一遍，做的时候才发现作者书中代码有些部分已经无法运行，还是需要自己去一点儿一点儿倒腾。 library("XML") library("stringr") library("RCurl") library("dplyr") l
开放获取的期刊--PeerJ由Peter Binfield(曾在PLOS ONE任职)和Jason Hoyt(曾为Mendeley的首席科学家)于2012年6月份正式创立。 编辑阵容。其实一个期刊的论文质量，很大程度上取决于编辑的阵容。PeerJ目前的1619位编辑(截止至2018/02)队伍，的确堪称豪华，其中亦不乏诸多诺贝尔得主。 公开审稿过程。我认为这一点是除了较低的发表费用外，PeerJ胜过PLOS ONE的另一大举措。PeerJ官网介绍超过80%的作者选择公开审稿过程，即读者可以浏览下载该论文从投
本文将跟大家分享如果在R语言中使用管道操作符优化代码，以及管道函数调用及传参的注意事项。 使用R语言处理数据或者分析，很多时候免不了要写连续输入输出的代码，按照传统书写方式或者习惯，初学者往往会引入一大堆中介变量，或者使用函数嵌套进行一次性输出。 以上两种方法虽然从结果上来看，同样可以达到我们预期的效果，但是无论是代码效率还是内存占用上都存在巨大劣势。 1、使用中介变量会使得内存开销成倍增长，特别是你的原始数据量非常大而内存又有限，在一个处理过程中引入太多中介对象，不仅代码冗余，内存也会迅速透支。 2、使用
安装 R 现在最新版的 R 语言是 3.6.2 版本 (2019 年 12 月 12 日发布)，该发行版的名字是 Dark and Stormy Night (漆黑暴风夜 ??)，事实上只要用 3.0
关于基础的网络数据抓取相关内容，本公众号已经做过很多次分享，特别是R语言的爬虫框架（RCurl+XML/httr+rvest[xml2+selectr]）已经形成了较为丰富的教程系统。 但是所有这些都是基于静态页面的（抓包与API访问的除外），很多动态网页不提供API访问，这样就只能寄希望于selenium这种基于浏览器驱动技术来完成。 好在R语言中已经有了selenium接口包——RSelenium包，这为我们爬取动态网页提供了可能。我在今年年初写过一个实习僧网站的爬虫，那个是使用R语言中另一个基于sel
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
