これは、Zillow API に慣れる楽しい機会でした。How to parse XML to R data frameに従う私のアプローチは、検査を容易にするために、応答をリストに変換することでした。特に、各プロパティには欠落しているデータがある可能性があるため、リストを調べてデータの構造を把握するのが面倒でした。これがgetValRange
、Zestimate データの解析を処理する関数を作成した理由です。
results <- xmlToList(xml$response[["results"]])
getValRange <- function(x, hilo) {
ifelse(hilo %in% unlist(dimnames(x)), x["text",hilo][[1]], NA)
}
out <- apply(results, MAR=2, function(property) {
zpid <- property$zpid
links <- unlist(property$links)
address <- unlist(property$address)
z <- property$zestimate
zestdf <- list(
amount=ifelse("text" %in% names(z$amount), z$amount$text, NA),
lastupdated=z$"last-updated",
valueChange=ifelse(length(z$valueChange)==0, NA, z$valueChange),
valueLow=getValRange(z$valuationRange, "low"),
valueHigh=getValRange(z$valuationRange, "high"),
percentile=z$percentile)
list(id=zpid, links, address, zestdf)
})
data <- as.data.frame(do.call(rbind, lapply(out, unlist)),
row.names=seq_len(length(out)))
出力例:
> data[,c("id", "street", "zipcode", "amount")]
id street zipcode amount
1 2098001736 120 E 7th St APT 5A 10009 2321224
2 2101731413 120 E 7th St APT 1B 10009 2548390
3 2131798322 120 E 7th St APT 5B 10009 2408860
4 2126480070 120 E 7th St APT 1A 10009 2643454
5 2125360245 120 E 7th St APT 2A 10009 1257602
6 2118428451 120 E 7th St APT 4A 10009 <NA>
7 2125491284 120 E 7th St FRNT 1 10009 <NA>
8 2126626856 120 E 7th St APT 2B 10009 2520587
9 2131542942 120 E 7th St APT 4B 10009 1257676