R语言爬取数据+简单清洗

小小练习。见代码+注释

 
# 加载必要的包
library(rvest)
library(dplyr)
library(tidyr)# 指定网页URL
url <- "https://research.un.org/en/unmembers/scmembers"# 读取网页内容
webpage <- read_html(url)# 提取所有表格节点
table_nodes <- html_nodes(webpage, "table")# 将第一个表格转换为数据框
sc_members_table1 <- html_table(table_nodes[1], fill = TRUE)
# 将第二个表格转换为数据框
sc_members_table2 <- html_table(table_nodes[2], fill = TRUE)# 合并两个数据框
sc_members_combined <- bind_rows(sc_members_table1, sc_members_table2)# 显示合并后的数据框
print(sc_members_combined)# 保存合并后的数据框为CSV文件
write.csv(sc_members_combined, "web_data.csv", row.names = FALSE)# ------------------------------ 处理数据。  ------------------------------ # 读取CSV文件
data <- read.csv("web_data.csv", stringsAsFactors = FALSE)
data# 删掉最后一列
data <- data[, -ncol(data)]head(data, 2)# 拆分Members of Security Council列print(colnames(data))# Members.of.Security.Council# 分割国家为单独的行 Members of Security Council
data_split <- data %>%separate_rows(`Members.of.Security.Council`, sep = ", ") %>%select(Year, `Members.of.Security.Council`)# 重命名列
colnames(data_split) <- c("Year", "Country")# 列出联合国常任理事国的英文名字
permanent_members <- c("China", "France", "Russian Federation", "United Kingdom", "United States")# 新建一列 votes，所有值为 1
data_split <- data_split %>%mutate(votes = 1)# 新建一列 veto，对于常任理事国，veto 值为 1，否则为 0
data_split <- data_split %>%mutate(veto = ifelse(Country %in% permanent_members, 1, 0))# 新建一列 vote_share，根据 Year 列的值进行计算
data_split <- data_split %>%mutate(vote_share = ifelse(Year >= 1996, 1/15, 1/11))# 保存结果到新的CSV文件
write.csv(data_split, "clean_data.csv", row.names = FALSE)# 查看结果
print(data_split)