Снятие с диаграммы Java и выпадающего меню - PullRequest
Новая
       7

Снятие с диаграммы Java и выпадающего меню

0 голосов
/ 10 февраля 2019

Я пытаюсь очистить данные от https://www.snowyhydro.com.au/our-energy/water/storages/lake-levels-calculator/ Я пытаюсь очистить уровни озера еще на несколько лет, используя раскрывающееся меню R. Ar В тот момент, когда Я пытаюсь найти место, откуда начать поиск, я искалразличные коды онлайн, и я не могу получить отправную точку относительно того, как я могу получить годовые значения для разных озер и я, используя R

Я пытаюсь использовать гаджет селектора здесь, но он не работает, так как я считаю, что диаграммыНа основе Java 

library('rvest')

url <- 'https://www.snowyhydro.com.au/our-energy/water/storages/lake-levels-calculator/'
webpage <- read_html(url)

Я ищу табличные результаты для ежедневных уровней хранения для всех озер.

1 Ответ

0 голосов
/ 10 февраля 2019

Мне удалось найти лучший URL-адрес для запроса данных: "https://www.snowyhydro.com.au/wp-content/themes/basic/get_dataxml.php

Ответ JSON на запрос явно не интерпретируется как таблица, но я думаю, что функции, которые здесь выполняются, должны выполнятьсячто для вас: 

library(httr)
library(jsonlite)

# This function is called from within the other to convert each day 
# to its own dataframe, creating extra columns for the year, month, and day
entry.to.row <- function(entry) {
  date = entry[["-date"]]
  entry.df = data.frame(
    matrix(unlist(entry$lake), nrow=length(entry$lake), byrow = T), 
    stringsAsFactors = F
  )
  colnames(entry.df) = c("LakeName", "Date","Measurement")
  entry.df$Date = date

  date.split = strsplit(date, split = "-")[[1]]
  entry.df$Year = date.split[1]
  entry.df$Month = date.split[2]
  entry.df$Day = date.split[3]
  entry.df
}

# Fetch the data for two years and convert them into two data.frames which 
# we will then merge into a single data.frame
fetch.data <- function(
  base.url = "https://www.snowyhydro.com.au/wp-content/themes/basic/get_dataxml.php",
  current,
  past
) {
  fetched = httr::POST(
    url = base.url, 
    body = list("year_current"=current, "year_pass"=past)
  )

  datJSON = fromJSON(content(fetched, as = "text"), simplifyVector = F)

  pastJSON = datJSON$year_pass$snowyhydro$level
  pastEntries = do.call("rbind", lapply(pastJSON, entry.to.row))

  currentJSON = datJSON$year_current$snowyhydro$level
  currentEntries = do.call("rbind", lapply(currentJSON, entry.to.row))

  rbind(pastEntries, currentEntries)
}

# Fetch the data for 2019 and 2018
dat = fetch.data(current=2019, past=2018)


> head(dat)
              LakeName       Date Measurement Year Month Day
1       Lake Eucumbene 2018-01-01       46.40 2018    01  01
2       Lake Jindabyne 2018-01-01       85.80 2018    01  01
3 Tantangara Reservoir 2018-01-01       42.94 2018    01  01
4       Lake Eucumbene 2018-01-02       46.41 2018    01  02
5       Lake Jindabyne 2018-01-02       85.72 2018    01  02
6 Tantangara Reservoir 2018-01-02       42.98 2018    01  02
...