从多个链接创建一个 for 循环以创建一个 table,使用 ESPN 链接创建多个 seasons/years

Creating a for loop from multiple links to create one table, using ESPN links for multiple seasons/years

我有以下 link 已成功抓取,我想创建一个 for 循环。我正在抓取的 table 分布在 3 页上,因此 whip_2018awhip_2018bwhip_2018c link 向量:

library(tidyverse)
library(rvest)

whip_2018a <- "http://www.espn.com/mlb/stats/pitching/_/order/false"
whip_2018b <- "http://www.espn.com/mlb/stats/pitching/_/count/41/qualified/true/order/false"
whip_2018c <- "http://www.espn.com/mlb/stats/pitching/_/count/81/qualified/true/order/false"

这些 link 是 2018 赛季,但我有 link 可以追溯到 2005 年。如何将以下代码变成 for将考虑多个页面 link 和多个 years/seasons?

的循环
# Scraping 2018 tables - there are multiple pages to the list
a2018 <- whip_2018a %>%
  read_html %>%
  html_node("#my-players-table > div > div.mod-content > table") %>%
  html_table(header = T)

b2018 <- whip_2018b %>%
  read_html %>%
  html_node("#my-players-table > div > div.mod-content > table") %>%
  html_table(header = T)

c2018 <- whip_2018c %>%
  read_html %>%
  html_node("#my-players-table > div > div.mod-content > table") %>%
  html_table(header = T)

# This creates the table for the 2018 season
whip_2018 <- rbind(a2018, b2018, c2018)

我知道这是否不可能,但我的直觉告诉我,一些适当的 [i] 可以使这项工作成功。作为参考,2017 年 link 在这里(大多数季节至少有两到三个 link):

whip_2017a <- "http://www.espn.com/mlb/stats/pitching/_/year/2017/order/false"
whip_2017b <- "http://www.espn.com/mlb/stats/pitching/_/year/2017/count/41/qualified/true/order/false")

WHIP 是一个 MLB 统计数据,因此是我的向量名称。

考虑在定义的函数中概括您的流程并传入年份参数。并通过函数将年向量传递到 lapply 中,以获得要在末尾与 do.call(rbind, ...)bind_rows.

连接的数据帧列表
get_whip_data <- function(yr_param) {

    # ASSIGN URLS
    whip_a <- paste0("http://www.espn.com/mlb/stats/pitching/_/year/", yr_param, "/order/false")
    whip_b <- paste0("http://www.espn.com/mlb/stats/pitching/_/year/", yr_param, "/count/41/qualified/true/order/false")
    whip_c <- paste0("http://www.espn.com/mlb/stats/pitching/_/year/", yr_param, "/count/81/order/false")

    # BUILD DATA FRAMES
    a_data <- whip_a %>%
      read_html %>%
      html_node("#my-players-table > div > div.mod-content > table") %>%
      html_table(header = T)

    b_data <- whip_b %>%
      read_html %>%
      html_node("#my-players-table > div > div.mod-content > table") %>%
      html_table(header = T)

    c_data <- whip_c %>%
      read_html %>%
      html_node("#my-players-table > div > div.mod-content > table") %>%
      html_table(header = T)

    # APPEND ALL
    yr_df <- rbind(a_data, b_data, c_data)   # OR do.call(rbind, list(a_data, b_data, c_data))
    yr_df$year <- yr_param

    return(yr_df)
}

df_list <- lapply(2005:2017, get_whip_data)

final_df <- do.call(rbind, df_list)       # REQUIRES SAME COLUMNS ACROSS YEARS
final_df <- dplyr::bind_rows(df_list)     # USE IF COLUMNS MAY DIFFER ACROSS YEARS

如果您有可用的硬编码链接,请使用 Map 传递它们(mapply 的包装器)。这假设所有参数的长度都相等,其中 Map 按元素迭代。

get_whip_data <- function(yr_param, whip_a, whip_b, whip_c) {

    # BUILD DATA FRAMES
    a_data <- whip_a %>%
      read_html %>%
      html_node("#my-players-table > div > div.mod-content > table") %>%
      html_table(header = T)

    b_data <- whip_b %>%
      read_html %>%
      html_node("#my-players-table > div > div.mod-content > table") %>%
      html_table(header = T)

    c_data <- whip_c %>%
      read_html %>%
      html_node("#my-players-table > div > div.mod-content > table") %>%
      html_table(header = T)

    # APPEND ALL
    yr_df <- rbind(a_data, b_data, c_data)
    yr_df$year <- yr_param

    return(yr_df)
}

df_list <- Map(get_whip_data, years_vec, a_urls_vec, b_urls_vec, c_urls_vec)

final_df <- do.call(rbind, df_list)       # REQUIRES SAME COLUMNS ACROSS YEARS
final_df <- dplyr::bind_rows(df_list)     # USE IF COLUMNS MAY DIFFER ACROSS YEARS