本节书摘来异步社区《机器学习与数据科学（基于R的统计学习方法）》一书中的第2章，第2.9节，作者：【美】Daniel D. Gutierrez（古铁雷斯），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

2.9　从网站中抓取数据

将网站当成是一个数据源可能是个奇怪的想法，但是，一旦你想起网站是一组HTML文件，HTML可以更好地表示数据时，那么“读取”网站这一行为就会显得比较合理了。这一技术在需要的数据没有现成的CSV文件或者其他文件类型可供下载时特别有效。作为替代，我们可以直接从网页中“抓取”数据。

为了演示这一读取数据的工具，让我们来访问一个包含数据集的网站，并将其导入R进行处理。图2-3展示了制造业数据采购经理人指数（PMI，Purchasing Managers Index）的历史值。我们的目标是写一个R脚本，直接从网页中读取数据，然后将它载入数据框中进行更深入的分析。接着更进一步，将数据变形，转换成对我们的目标来说更容易使用的形式。

下面的代码首先下载两个包：XML和reshape2。XML包中有一个对抓取网页来说非常有用的函数：readHTMLTable()，它能将数据从HTML表格中提取出来。HTML表格通常是数据在网页中的展现形式。为了方便使用，我们将这一函数的返回数据列表转换成数据框的形式。使用head(df)展示了现在在数据框中的数据，我们可以看到，与网页中的数据相同。

> library(XML)
> library(reshape2)
> webdata <- readHTMLTable('http://www.ism.ws/ISMReport/ content.cfm?ItemNumber=10752')
> df <- data.frame(webdata[[1]])
> names(df)[1] <- 'Year' # Add a name for first column
> head(df)
  Year JAN   FEB   MAR  APR  MAY   JUN  JUL  AUG   SEP  OCT  NOV   DEC
1 2014 51.3                            
2 2013 52.3 53.1 51.5 50.0 50.0 52.5 54.9 56.3 56.0 56.6 57.0 56.5
3 2012 52.8 52.4 53.0 53.7 53.2 51.0 50.6 51.1 52.2 51.2 49.5 50.4
4 2011 59.0 59.3 59.1 58.9 53.7 56.6 52.9 53.0 52.8 51.8 52.1 53.1
5 2010 57.2 55.8 58.8 58.1 58.3 56.4 56.4 58.0 56.3 57.7 57.6 57.5
6 2009 34.9 35.5 36.0 39.5 41.7 45.8 49.9 53.5 54.4 56.0 54.4 55.3```
让我们更进一步，改进从网页中抓取的数据。可以使用reshape2包中的melt()函数，它在快速转换数据框方面特别强大。在这种情况下，我们选择从网站中读入的列表格式，将其改造成有序三元组Year、Month和PMI。同时，也要将PMI转换成数值型，并移除PMI值为NA的观测行（有几个月的PMI没有值）。

df <- melt(df,id.vars='Year')
names(df) <- c('Year','Month','PMI')
df$PMI <- as.numeric(df$PMI)
df <- na.omit(PMI)`