Solución:
Puedes hacer algo similar con purrr::map_df() también si quieres toda la información como data.frame:
library(rvest)
library(purrr)
url_base <- "http://www.winemag.com/?s=washington merlot&drink_type=wine&page=%d"
map_df(1:39, function(i) {
# simple but effective progress indicator
cat(".")
pg <- read_html(sprintf(url_base, i))
data.frame(wine=html_text(html_nodes(pg, ".review-listing .title")),
excerpt=html_text(html_nodes(pg, "div.excerpt")),
rating=gsub(" Points", "", html_text(html_nodes(pg, "span.rating"))),
appellation=html_text(html_nodes(pg, "span.appellation")),
price=gsub("\$", "", html_text(html_nodes(pg, "span.price"))),
stringsAsFactors=FALSE)
}) -> wines
dplyr::glimpse(wines)
## Observations: 1,170
## Variables: 5
## $ wine (chr) "Charles Smith 2012 Royal City Syrah (Columbia Valley (WA)...
## $ excerpt (chr) "Green olive, green stem and fresh herb aromas are at the ...
## $ rating (chr) "96", "95", "94", "93", "93", "93", "93", "93", "93", "93"...
## $ appellation (chr) "Columbia Valley", "Columbia Valley", "Columbia Valley", "...
## $ price (chr) "140", "70", "70", "20", "70", "40", "135", "50", "60", "3...
Usted puede lapply a través de un vector de las URL, que puede crear pegando la URL base en una secuencia:
library(rvest)
wines <- lapply(paste0('http://www.winemag.com/?s=washington%20merlot&drink_type=wine&page=", 1:39),
function(url){
url %>% read_html() %>%
html_nodes(".review-listing .title") %>%
html_text()
})
El resultado se devolverá en una lista con un elemento para cada página.
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