Coursera-Getting and Cleaning Data-Week2

Saturday, January 17, 2015

课程概述

week2主要是介绍从各个来源读取数据。包括MySql,HDF5,webpage,API等,范围还蛮广。

因为工作和日常中没有直接到数据库拿数据的权限,所以暂时只是走马观花看了一遍,然后做quiz时再看一遍,留个概念即可。

下面的笔记因为主要是我自己留着以后做备查的,所以可能有些地方有点泄题。强烈建议想要好好学习,认真学习的人,优先先看一下视频,然后跟着quiz以及讨论区的内容来做。

认真学习才是王道。


按照Quiz知识点来的笔记

1.API

视频里介绍了用httr包读取twitter数据,在httr Demo页有其读取twitter, facebook, google,github等的demo代码。

在使用httr包前,都要到相应网站去注册API,获得访问权限,httr里访问数据的方式基本都是oauth,在用oauth_app定义api权限后,用GET即可获得相应数据。(视频里还涉及到jsonlite包的使用,包括toJSON还有fromJSON)

补充一下,1月份里,英文区那个很nice的David助教有一个帖子Quiz 2 Question 1 advice and discussion详细总结了在使用httr包时会遇到的问题。被第一题难倒的不在少数。爱总结的TA是个好人!

library(httr)
library(jsonlite)

2.SQL in R

加载sqldf包,按照论坛里的讨论是:sqldf的好处就是对一个很大的数据集,你可以用sqldf("select *** from *** where ***")来快速筛选数据,而且使用的还是我们熟悉的sql语句,省去了再次学习的成本。如果工作中较少用到MySQL的话,了解一下sqldf就好了。drv=“SQLite”

3.HTML读取

继续从TA的帖子开始,按照提示,视频里介绍了至少三个读取html数据的方法,readLines读取,XML包读取,httr包(GET)读取。

readLines读取,用url方式读取html页,并导入readLines里。记得读取完毕后要选择close这个网页。读出来的数据是源代码格式。为character。

url<-url("一个地址")
con<-readLines(url)
close(url)
#记得关掉链接啊
#readLines里面需要用url()来引入地址,这里拿到的是character格式的数据

XML包读取,用htmlTreeParse和xpathSApply读取数据

library(XML)
url1<-"一个html地址"
html<-htmlTreeParse(url1,useInternalNodes=T)
xpathSApply(html,"//tilte",xmlValue) 用来取各个结构内的数据

httr包读取,这个可以用于要密码认证的连接。200表示读取成功,404表示读取失败,或许需要密码

library(httr)
html2<-GET(url1)
#html2里存储的是一个展示读取了多少数据的信息,以及200/404等连接信息。之后要用content来返回,譬如下面,返回一个纯文本格式(比XML包还要乱),再使用htmlParse可以获得跟XML包htmlTreeParse一样的效果。适合结构型的数据
content2<-content(html2,as="text")
goodformat<-htmlParse(content2,asText=TRUE)

最后呢,论坛上有人找到了stackoverflow上的这个帖子How to read the nth line of a Parsed html in R

4.Fixed width format

for格式详解介绍了for格式是什么东西。看了一下感觉就是科学界喜欢用的一种文件格式吧,windows的记事本可以打开没问题。

这里的重点是,对于一些数据标题不在第一行,然后各列宽度一样的数据,要怎样去读取他们的成绩。按助教在Quiz 2 Question 5 advice and discussion的讲法,这里关键是对skip以及width的掌握。不过有人吐槽说,这样子人工观察,还不如excel直接处理呢。恩,平日里我们遇到这样规整又不整齐的数据的几率还是比较小的,但是作为扩展知识面,还是有了解的必要。

download.file("一个fided width的文本文件地址")
library(utils)
datautils<-read.fwf("文件地址",skip=要跳过的行,widths=每列之间间隔的数量)

杂感

Getting and Cleaning Data的教授讲课虽然有点对着PPT念,但是本来数据抓取就是一个很广的内容,第二周学下来,还是有效地扩宽了我的知识面。以及,课程的quiz设计的还是很有意思的。且TA会在讨论区里总结之前学员的问题,认真研读的话,能比较深入地了解quiz设计原理,以及进阶内容。我觉得这是这门课的一个精华。

另外,网络爬虫其实是目前互联网很火的一个话题。以前见过国内某知名电商自行开发的一套爬虫系统,它可以即时监控竞争对手的商品信息,有促销跟着促销,有降价跟着降价,保证自家大部分商品价格在一个比较适中的范围内,以避免流量流失。而关于个人爬虫,还有个网站叫数据堂,会专门发布一些爬虫出来的数据源。如果学会网页端抓取数据的话,初学者就不用担心没有数据练手了。

关于R抓取网页信息,记录以下几个网址等以后备查

  1. R Web Scraping

  2. Rstudio公司推出的rvest包

  3. 京东产品信息抓

不知不觉中自己博客里也写了那么多跟R相关的东西了呢。自学这个课后,自己做过的包括:用R设计一个抽奖排号的程序,用R去计算公式,弄时间序列等等。但是未来的路还有好长,加油加油。

最后最后补充一点,饶了我吧,看了半天发现httr包又是Hadley Wickham开发的!!reshape2!dplyr!tidyr!ggplot2! 话说我到底是在学习R还是在学习如何崇拜Hadley大神啊!

Coursera-Getting and Cleaning Data-Week2-课程笔记的更多相关文章

  1. Data Visualization 课程 笔记1

    对数据可视化比较有兴趣,因此最近在看coursera上伊利诺伊大学香槟分校的数据可视化课程,做了一些笔记. 1. 定义 Data visualization is a high bandwidth c ...

  2. Data visualization 课程 笔记3

    Learn how humans work to create a more effective computer interface 三种reasoning的方式  Deductive Reason ...

  3. Data Visualization 课程 笔记2

    2-D Graphics vector graphics : the graphics that used for drawing shapes with vertices, strokes and ...

  4. 操作系统学习笔记----进程/线程模型----Coursera课程笔记

    操作系统学习笔记----进程/线程模型----Coursera课程笔记 进程/线程模型 0. 概述 0.1 进程模型 多道程序设计 进程的概念.进程控制块 进程状态及转换.进程队列 进程控制----进 ...

  5. 学习笔记(四): Representation:Feature Engineering/Qualities of Good Features/Cleaning Data/Feature Sets

    目录 Representation Feature Engineering Mapping Raw Data to Features Mapping numeric values Mapping ca ...

  6. Linux内核分析课程笔记(一)

    linux内核分析课程笔记(一) 冯诺依曼体系结构 冯诺依曼体系结构实际上就是存储程序计算机. 从两个层面来讲: 从硬件的角度来看,冯诺依曼体系结构逻辑上可以抽象成CPU和内存,通过总线相连.CPU上 ...

  7. Andrew Ng机器学习课程笔记--汇总

    笔记总结,各章节主要内容已总结在标题之中 Andrew Ng机器学习课程笔记–week1(机器学习简介&线性回归模型) Andrew Ng机器学习课程笔记--week2(多元线性回归& ...

  8. Andrew 机器学习课程笔记

    Andrew 机器学习课程笔记 完成 Andrew 的课程结束至今已有一段时间,课程介绍深入浅出,很好的解释了模型的基本原理以及应用.在我看来这是个很好的入门视频,他老人家现在又出了一门 deep l ...

  9. 深度学习课程笔记(十五)Recurrent Neural Network

    深度学习课程笔记(十五)Recurrent Neural Network 2018-08-07 18:55:12 This video tutorial can be found from: Yout ...

  10. 深度学习课程笔记(十四)深度强化学习 --- Proximal Policy Optimization (PPO)

    深度学习课程笔记(十四)深度强化学习 ---  Proximal Policy Optimization (PPO) 2018-07-17 16:54:51  Reference: https://b ...

随机推荐

  1. Hibernate核心技术简介

    Hibernate核心技术简介 1.Hibernate映射文件开发     Hibernate映射文件就是项目中*.hbm.xml文件,其主要是完成各元素的配置,包括根元素.类元素.定义主键.设置主键 ...

  2. MIT 6.824 : Spring 2015 lab3 训练笔记

    摘要: 源代码参见我的github:https://github.com/YaoZengzeng/MIT-6.824 Lab3: Paxos-based Key/Value Service Intro ...

  3. 嵌入式Linux驱动学习之路(十六)输入子系统

    以前写的一些输入设备的驱动都是采用字符设备处理的.问题由此而来,Linux开源社区的大神们看到了这大量输入设备如此分散不堪,有木有可以实现一种机制,可以对分散的.不同类别的输入设备进行统一的驱动,所以 ...

  4. [No000082]Convert和Parse的区别/Convert.ToInt32()与int.Parse()的区别

    (1)这两个方法的最大不同是它们对null值的处理方法: Convert.ToInt32(null)会返回0而不会产生任何异常,但int.Parse(null)则会产生异常. 没搞清楚Convert. ...

  5. python有超时的windows系统时间设置代码

    手边的笔记本用久了,cmos电池可能又没电了.每次开机时间都不对,导致访问一些有https的网页会出现警告信息. 于是找了找通过python脚本设置系统时间的方法,发现了两种,其一是调用socket直 ...

  6. iOS Run_time

    Runtime是想要做好iOS开发,或者说是真正的深刻的掌握OC这门语言所必需理解的东西.最近在学习Runtime,有自己的一些心得,整理如下,一为 查阅方便二为 或许能给他人一些启发,三为 希望得到 ...

  7. Java实现数组排序

    package com.souvc.hibernate.exp; public class MySort { /** * 方法名:main</br> * 详述:Java实现数组排序 < ...

  8. AutoMapper用法

    可在每层这样写一个类,整合每个实体类的映射 public class AutoMapperHelper { public static void Register() { Mapper.Initial ...

  9. IE 6 全球分布图 - 中国一枝独秀

    随着 Windows 8.1 预览版的发布,IE11也与大家见面了,不久后 IE 11 还将登陆 Windows 7 平台.但是,时至今日,在世界的某个地方,仍然有大量的用户在使用老态龙钟的 IE 6 ...

  10. C#线程池使用

    bool stop; private void button3_Click(object sender, EventArgs e) { if(button3.Text=="线程池" ...