如何在R中读取多个HTML表

我正在尝试自动拉入并保存到这个readHTML函数的数据帧中；我是一个R新手，我很难想出如何编写一个循环来自动化这个函数，如果你一个接一个地去做的话

library('XML')

urls<-c("http://www.basketball-reference.com/teams/ATL/","http://www.basketball-reference.com/teams/BOS/")
theurl<-urls[2] #Pick second link (celtics)

tables <- readHTMLTable(theurl)
n.rows <- unlist(lapply(tables, function(t) dim(t)[1]))
BOS <-tables[[which.max(n.rows)]] 
Team.History<-write.csv(BOS,"Bos.csv")

library（'XML'）
URL我假设您希望在URL向量上循环？我想试试这样的东西：

library('XML')

url_base <- "http://www.basketball-reference.com/teams/"
teams <- c("ATL", "BOS")

# better still, get the full list of teams as in
# http://stackoverflow.com/a/11804014/1543437

results <- data.frame()
for(team in teams){
   theurl <- paste(url_base, team , sep="/")
   tables <- readHTMLTable(theurl)
   n.rows <- unlist(lapply(tables, function(t) dim(t)[1]))
   team.results <-tables[[which.max(n.rows)]] 
   write.csv(team.results, file=paste0(team, ".csv"))
   team.results$TeamCode <- team
   results <- rbind(results, team.results)
}
write.csv(results, file="AllTeams.csv")

library（'XML'）
url_base我认为这结合了两种答案的优点（并稍微整理了一下）

库（RCurl）
库（XML）
stem您似乎已经学会了如何使用
lappy
。你考虑过在你的
URL
向量上使用那些
lapply
技巧吗？请注意，没有必要将'write.csv'的结果分配给一个变量。你可能还想将所有结果捆绑到一个文件中（请参阅上面答案中的更新）。Sean这是非常熟练的。非常感谢。我希望你自己用它来享受运动的乐趣。请与任何其他与运动相关的刮擦用品保持联系。在twitter@abreslerI上给我打电话我一直在考虑一些奥运会的数据处理……但还没有找到时间。这么长时间了，也许吧？
library(RCurl)
library(XML)

stem <- "http://www.basketball-reference.com/teams/"
teams <- htmlParse(getURL(stem), asText=T)
teams <- xpathSApply(teams,"//*/a[contains(@href,'/teams/')]", xmlAttrs)[-1]
teams <- gsub("/teams/(.*)/", "\\1", teams)
urls <- paste0(stem, teams)

names(teams) <- NULL   # get rid of the "href" labels
names(urls) <- teams

results <- data.frame()
for(team in teams){
   tables <- readHTMLTable(urls[team])
   n.rows <- unlist(lapply(tables, function(t) dim(t)[1]))
   team.results <- tables[[which.max(n.rows)]] 
   write.csv(team.results, file=paste0(team, ".csv"))
   team.results$TeamCode <- team
   results <- rbind(results, team.results)
   rm(team.results, n.rows, tables)
}
rm(stem, team)

write.csv(results, file="AllTeams.csv")