Очистка финансовых данных с помощью R и Rvest

Я пытаюсь получить финансовые данные с сайта morningstar.com; Я хочу получить т.е. Годовые данные о доходах MSFT.
Они находятся в строке <div> основной <div> таблицы.
Я выполнил несколько примеров, чтобы получить основную таблицу:

url <- "http://financials.morningstar.com/income-statement/is.html?t=MSFT&region=usa&culture=en-US"
table <- url %>%
 read_html() %>%
 html_nodes(xpath='//*[@id="sfcontent"]/div[3]/div[3]') %>%
 html_table()

но я получаю пустой list(). html_nodes сам возвращает {xml_nodeset (0)}, с которым я не знаю, как обращаться.


r rvest
person Stefano Piovesan    schedule 24.01.2016    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
4
arrow_downward 

read.csv("http://financials.morningstar.com/ajax/ReportProcess4CSV.html?&t=XNAS:MSFT&region=usa&culture=en-US&cur=&reportType=is&period=12&dataType=A&order=asc&columnYear=5&curYearPart=1st5year&rounding=3&view=raw&r=865827&denominatorView=raw&number=3", skip=1)

   Fiscal.year.ends.in.June..USD.in.millions.except.per.share.data. X2011.06 X2012.06 X2013.06 X2014.06 X2015.06      TTM
1                                                           Revenue 69943.00 73723.00 77849.00 86833.00 93580.00 90758.00
2                                                   Cost of revenue 15577.00 17530.00 20249.00 26934.00 33038.00 31972.00
3                                                      Gross profit 54366.00 56193.00 57600.00 59899.00 60542.00 58786.00
4                                                Operating expenses       NA       NA       NA       NA       NA       NA
5                                          Research and development  9043.00  9811.00 10411.00 11381.00 12046.00 11943.00
6                                 Sales, General and administrative 18162.00 18426.00 20425.00 20632.00 20324.00 19862.00
7                             Restructuring, merger and acquisition       NA       NA       NA   127.00       NA       NA
8                                          Other operating expenses       NA  6193.00       NA       NA 10011.00  8871.00
9                                          Total operating expenses 27205.00 34430.00 30836.00 32140.00 42381.00 40676.00
10                                                 Operating income 27161.00 21763.00 26764.00 27759.00 18161.00 18110.00
11                                                 Interest Expense   295.00   380.00   429.00   597.00   781.00   869.00
12                                           Other income (expense)  1205.00   884.00   717.00   658.00  1127.00   883.00
13                                              Income before taxes 28071.00 22267.00 27052.00 27820.00 18507.00 18124.00
14                                       Provision for income taxes  4921.00  5289.00  5189.00  5746.00  6314.00  5851.00
15                            Net income from continuing operations 23150.00 16978.00 21863.00 22074.00 12193.00 12273.00
16                                                       Net income 23150.00 16978.00 21863.00 22074.00 12193.00 12273.00
17                      Net income available to common shareholders 23150.00 16978.00 21863.00 22074.00 12193.00 12273.00
18                                               Earnings per share       NA       NA       NA       NA       NA       NA
19                                                            Basic     2.73     2.02     2.61     2.66     1.49     1.51
20                                                          Diluted     2.69     2.00     2.58     2.63     1.48     1.50
21                              Weighted average shares outstanding       NA       NA       NA       NA       NA       NA
22                                                            Basic  8490.00  8396.00  8375.00  8299.00  8177.00  8114.00
23                                                          Diluted  8593.00  8506.00  8470.00  8399.00  8254.00  8183.00
24                                                           EBITDA 31132.00 25614.00 31236.00 33629.00 25245.00 24983.00

Очень полезно сделать вкладку "Сеть" в Инструментах разработчика в браузере своим лучшим другом.

(этот URL-адрес был получен в результате проверки того, что делает кнопка «Экспорт»).

person hrbrmstr    schedule 25.01.2016

arrow_upward
1
arrow_downward

Стефано, вы, вероятно, найдете это очень полезным.

require(quantmod)
setwd("C:/Users/your_path_here/")
stocks <- c("AXP","BA","CAT","CSCO","CVX","DD","DIS","GE","GS","HD","IBM","INTC","JNJ","JPM","KO","MCD","MMM","MRK","MSFT","NKE","PFE","PG","T","TRV","UNH","UTX","V","VZ","WMT","XOM")

# equityList <- read.csv("EquityList.csv", header = FALSE, stringsAsFactors = FALSE)
# names(equityList) <- c ("Ticker")

for (i in 1 : length(stocks)) {   
        temp<-getFinancials(stocks[i],src="google",auto.assign=FALSE)
        write.csv(temp$IS$A,paste(stocks[i],"_Income_Statement(Annual).csv",sep=""))
        write.csv(temp$BS$A,paste(stocks[i],"_Balance_Sheet(Annual).csv",sep=""))
        write.csv(temp$CF$A,paste(stocks[i],"_Cash_Flow(Annual).csv",sep=""))
        write.csv(temp$IS$A,paste(stocks[i],"_Income_Statement(Quarterly).csv",sep=""))
        write.csv(temp$BS$A,paste(stocks[i],"_Balance_Sheet(Quaterly).csv",sep=""))
        write.csv(temp$CF$A,paste(stocks[i],"_Cash_Flow(Quaterly).csv",sep=""))
}
person Community    schedule 19.02.2016
comment
Спасибо ryguy72. Я предпочитаю ключевые отношения morningstar.com, потому что данных за 10 лет, а у Yahoo и Google - только за 5. - person Stefano Piovesan; 23.02.2016