I need to do this here:
library(xml)
URL <- "http://globoesporte.globo.com/futebol/brasileirao-serie-a/"
tabela1 <- readHTMLTable(URL, which = 1, colClasses = )
tabela1$V3 <- NULL
names(tabela1) <- c("Posição","Time")
tabela2 <- readHTMLTable(URL, which = 2)
tabela2$'ÚLT. JOGOS' <- NULL
df.data <- bind_cols(tabela1, tabela2)
df.data$Time <- gsub("[A-Z]{3}$","",df.data$Time)
But without using the XML library, because the application I use does not support it.
As commented by @MarcusNunes, you can do this extraction using rvest : / p>
library(rvest)
URL <- "http://globoesporte.globo.com/futebol/brasileirao-serie-a/"
tabelas <- read_html(URL) %>% html_table()
tabela1 <- tabelas[[1]]
tabela1[[3]] <- NULL
names(tabela1) <- c("Posição","Time")
tabela2 <- tabelas[[2]]
tabela2$'ÚLT. JOGOS' <- NULL
df.data <- dplyr::bind_cols(tabela1, tabela2)
df.data$Time <- gsub("[A-Z]{3}$","",df.data$Time)
If you limit the use of packages, only with r-base you can create your own html_table2 :
pagina <- readLines(URL, encoding = 'UTF-8')
html_table2 <- function(pagina) {
tabelas <- strsplit(paste(pagina, collapse = "\n"), '<table.*?>')[[1]]
# remover lixo antes da primeira tabela
tabelas <- tabelas[-1]
tabelas_limpas <- lapply(tabelas, function(x) {
# tirar sujeira posterior a '</table>'
limpa <- sub('</table>.*', '', x)
})
linhas <- lapply(tabelas_limpas, function(x) {
linhas <- strsplit(x, '<tr.*?>')[[1]]
sub('</tr.*?>', '', linhas)
})
df <- lapply(linhas, function(x) {
colunas <- lapply(x, function(y) strsplit(y, '<td.*?>')[[1]])
matriz <- do.call(rbind, colunas)
limpas <- gsub('</?.+?>', '', matriz) # Remove tags HTML
limpas <- gsub('\n', '', limpas)
limpas <- gsub('[\s]{2,}', '', limpas)
# Remove duas primeiras linhas e a primeira e ultima colunas
limpas <- limpas[- (1:2), -c(1, ncol(limpas))]
as.data.frame(limpas)
})
df
}
tabelas <- html_table2(pagina)
tabela1 <- tabelas[[1]]
names(tabela1) <- c("Posição","Time")
tabela2 <- tabelas[[2]]
names(tabela2) <- c('P', 'J', 'V', 'E', 'D', 'GP', 'GC', 'SG', '%')
df.data <- dplyr::bind_cols(tabela1, tabela2)
df.data$Time <- gsub("[A-Z]{3}$","",df.data$Time)