疑似 XML を使用している場合は、解析規則を自分で定義するのがおそらく最善です。私はこのようstringr
なdplyr
ものが好きです。
これは2要素のベクトルです(あなたの場合は312ではありません):
vec <- c(
"<severity='4', hostname='computername125', source='PackageDownload', module='herpderp.dll', process='masterP.exe', pid='234' >",
"<severity='5', hostname='computername126', source='PackageDownload', module='herpderp.dll', process='masterP.exe', pid='235' >"
)
data.frame
それをオブジェクトに変換します。
df <- data.frame(vec, stringsAsFactors = FALSE)
そして、対象の変数の位置に対する文字インデックス位置に基づいてデータを選択します。
require(stringr)
require(dplyr)
df %>%
mutate(
severityStr = str_locate(vec, "severity")[, "start"],
hostnameStr = str_locate(vec, "hostname")[, "start"],
sourceStr = str_locate(vec, "source")[, "start"],
moduleStr = str_locate(vec, "module")[, "start"],
processStr = str_locate(vec, "process")[, "start"],
pidStr = str_locate(vec, "pid")[, "start"],
endStr = str_locate(vec, ">")[, "start"],
severity = substr(vec, severityStr + 10, hostnameStr - 4),
hostname = substr(vec, hostnameStr + 10, sourceStr - 4),
source = substr(vec, sourceStr + 8, moduleStr - 4),
module = substr(vec, moduleStr + 8, processStr - 4),
process = substr(vec, processStr + 9, pidStr - 4),
pid = substr(vec, pidStr + 5, endStr - 3)) %>%
select(severity, hostname, source, module, process, pid)
結果のデータフレームは次のとおりです。
severity hostname source module process pid
1 4 computername125 PackageDownload herpderp.dll masterP.exe 234
2 5 computername126 PackageDownload herpderp.dll masterP.exe 235
このソリューションは、さまざまな長さの文字列入力を処理するのに十分堅牢です。たとえば、(3 桁ではなく 2 桁pid
の) 場合でも正しく読み取られます。95