有没有办法在原始数据中添加文本(链接)?

我在爬取一些网站。

链接不正确。页面打不开。

所以我想在原始数据中添加一个链接

或者可能有比我想到的更好的方法。

如果有好的方法请告诉我

-Ex-

[[错误的地址]]

/qna/detail.nhn?d1id=7&dirId=70111&docId=280474152

[[你想添加的文本]]

我想在我的代码前面添加一个地址(# 公告URL)

Http: // ~ naver.com

library(httr)library(rvest)library(stringr)# Bulletin URLlist.url = 'http://kin.naver.com/qna/list.nhn?m=expertAnswer&dirId=70111'# Vector to store title and bodytitles = c()contents = c()#  1 to 10 page bulletin crawlingfor(i in 1:10){  url = modify_url(list.url, query=list(page=i))  # Change the page in the bulletin URL  h.list = read_html(url, encoding = 'utf-8')  # Get a list of posts, read and save html files from url  # Post link extraction  title.link1 = html_nodes(h.list, '.title') #class of title  title.links = html_nodes(title.link1, 'a') #title.link1 to a로  article.links = html_attr(title.links, 'href')   #Extract attrribute  for(link in article.links){    h = read_html(link)  # Get the post    # title    title = html_text(html_nodes(h, '.end_question._end_wrap_box h3'))    title = str_trim(repair_encoding(title))    titles = c(titles, title)    # content    content = html_nodes(h, '.end_question .end_content._endContents')    ## Mobile question content    no.content = html_text(html_nodes(content, '.end_ext2'))    content = repair_encoding(html_text(content))    ## Mobile question content    ## ex) http://kin.naver.com/qna/detail.nhn?d1id=8&dirId=8&docId=235904020&qb=7Jes65Oc66aE&enc=utf8&section=kin&rank=19&search_sort=0&spq=1    if (length(no.content) > 0)    {      content = str_replace(content, repair_encoding(no.content), '')    }    content <- str_trim(content)    contents = c(contents, content)    print(link)  }}# saveresult = data.frame(titles, contents)

回答:

如果在for循环之前添加article.links <- paste0("http://kin.naver.com", article.links),这似乎可以工作(运行)。

Related Posts

Scikit-Learn准确度评分未显示准确度

我是一名机器学习的初学者,正在通过Kaggle比赛学习…

多项式回归出现错误“形状 (18,17) 和 (1140,1) 不对齐:17 (dim 1) != 1140 (dim 0)”

我在数据框上使用多项式回归。这是代码 from skl…

如何仅预测标签而不是概率

当我预测输出时,我得到的是每个标签的概率(例如输出 =…

自定义估计器中的张量不在同一图中

我是TensorFlow的新手,正在尝试使用自定义估计…

如何在Keras自定义损失函数中防止负预测

我使用了一个自定义损失函数: def ratio_lo…

如何判断模型是否过拟合

我在进行视频分类,使用的是结合了CNN和LSTM的模型…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注