Blaarmeersen
Log in om je oplossingen te testen.
# Je dient eerst onderstaande biliotheken te installeren via
# > install.packages(c("rvest", "polite")) # dit is slechts één keer nodig
# De bibliotheken inladen doe je via:
# > library(rvest, polite)
cols <- c("datum", "kwaliteit", "enterococcus", "e_coli", "temp")
data <- data.frame(matrix(nrow = 0, ncol = length(cols)))
# Data uit een aantal pagina's extraheren
for (i in 0:20){
url <- paste0("https://kwaliteitzwemwater.be/nl/blaarmeersen/blaarmeersen-z",
"wemsportzone-gent?page=", i)
result <- as.data.frame(
polite::bow(url)
%>% polite::scrape(content="text/html; charset=UTF-8")
%>% rvest::html_nodes(".views-table")
%>% rvest::html_table())
data <- rbind(data, result[, !(names(result) %in% c("Cyanobacteriën"))])
}
colnames(data) <- cols
data$temp <- as.numeric(sub(",", ".", data$temp, fixed = TRUE))
data$datum <- as.Date(data$datum, "%d-%m-%Y")
# Geef hieronder een antwoord op het gevraagde:
Je kunt zo vaak indienen als je wenst. Er wordt enkel rekening gehouden met je laatst ingediende oplossing.
Log in om je oplossingen te testen.
Python sandbox
In dit venster kan je Python-code uitvoeren zonder iets te moeten installeren. De code die je hier schrijft wordt niet automatisch ingediend in Dodona.