L=xmlToList(x)
str(data.frame(t(unlist(L)), stringsAsFactors=FALSE))
# 'data.frame': 1 obs. of  15 variables:
#  $ CIP.RecordList.Record.Date                          : chr "2017-05-26T00:00:00"
#  $ CIP.RecordList.Record.Grade                         : chr "2"
#  $ CIP.RecordList.Record.ReasonsList.Reason.Code       : chr "R"
#  $ CIP.RecordList.Record.ReasonsList.Reason.Description: chr "local"
#  $ CIP.RecordList.Record.Score                         : chr "xxx"
#  $ CIP.RecordList.Record.Date.1                        : chr "2017-04-30T00:00:00"
#  $ CIP.RecordList.Record.Grade.1                       : chr "2"
#  $ CIP.RecordList.Record.ReasonsList.Reason.Code.1     : chr "R"
#  $ CIP.RecordList.Record.Score.1                       : chr "xyx"
#  $ Individual.General.FirstName                        : chr "MM"
#  $ Inquiries.InquiryList.Inquiry.DateOfInquiry         : chr "2017-03-19"
#  $ Inquiries.InquiryList.Inquiry.Reason                : chr "cc"
#  $ Inquiries.InquiryList.Inquiry.DateOfInquiry.1       : chr "2016-10-14"
#  $ Inquiries.InquiryList.Inquiry.Reason.1              : chr "er"
#  $ Inquiries.Summary.NumberOfInquiries                 : chr "2"

Если вы хотите преобразовать строки, которые имеют подходящее представление в виде чисел, предполагая, что df - это фрейм данных выше:

data.frame(t(lapply(df, function(x) 
               ifelse(is.na(y<-suppressWarnings(as.numeric(x))), x, y))))

Строки, не имеющие числового представления, не будут преобразованы.

Обновлять

Мотивация

A) В некоторых комментариях OP добавил еще один запрос на скорость выполнения, который обычно не является проблемой для одноразовых задач, таких как импорт данных. Приведенное выше решение основано на рекурсии, как явно требуется в вопросе. Конечно, обход узлов вверх и вниз добавляет много накладных расходов.

Б) Один из недавних ответов здесь предлагает сложный метод, основанный на наборе внешних инструментов. Конечно, могут быть разные полезные утилиты для управления файлами XML, но IMHO большая часть работы с XPATH может быть удобно и эффективно выполнена в самом R.

C) OP задается вопросом, возможно ли «создать отдельные data.frames для каждого объекта списка XML».

D) Я заметил, что в тегах вопросов OP (кажется) требует более нового пакета xml2.

Я обращаюсь к вышеперечисленным вопросам, используя XPATH прямо из R.

Подход XPATH

Ниже я извлекаю в отдельный фрейм данных узел Record. Тот же подход можно использовать и для других (под) узлов.

library(xml2)
xx=read_xml(x)                                                                              
xx=(xml_find_all(xx, "//Record"))
system.time(
    xx <- xml_find_all(xx, ".//descendant::*[not(*)]"))
#  user  system elapsed 
# 38.00    0.36   38.35 
system.time(xx <- xml_text(xx))
#  user  system elapsed 
# 68.39    0.05   68.53 
head(data.frame(t(matrix(xx, 5))))
#                    X1 X2 X3    X4  X5
# 1 2017-05-26T00:00:00  2  R local xxx
# 2 2017-04-30T00:00:00  2  R       xyx
# 3 2017-05-26T00:00:00  2  R local xxx
# 4 2017-04-30T00:00:00  2  R       xyx
# 5 2017-05-26T00:00:00  2  R local xxx
# 6 2017-04-30T00:00:00  2  R       xyx

(Возможно, вы захотите добавить дополнительный код для именования столбцов фрейма данных)

Время отнесено к моему среднему ноутбуку.

Пояснения

Ядро решений лежит в XPATH .//descendant::*[not(*)]. .//descendant:: извлекает всех потомков текущего контекста (узел Record); добавление [not(*)] еще больше сглаживает макет. Это позволяет линеаризовать древовидную структуру, делая ее более подходящей для моделирования в области науки о данных.

За гибкость * приходится платить с точки зрения вычислений. Однако вычислительная нагрузка ложится не на R, который является интерпретируемым языком, а за счет высокоэффективной внешней библиотеки C libxml2 < / а>. Результаты должны быть такими же или лучше, чем у других утилит и библиотек.

Поскольку вы упомянули: Я хотел бы преобразовать эти данные, рассмотрите возможность использования XSLT, язык преобразования специального назначения, предназначенный для преобразования сложного XML в различные структуры конечного использования. И в вашем случае сглаживание любых текстовых узлов в XML, которые затем можно легко импортировать с помощью xmlToDataFrame(). Хотя ниже используется класс xsltproc и .NET Xsl, любой внешний процессор или языковой модуль (например, Python, Java, C #, VB , PHP), который поддерживает XSLT 1.0, может работать:

XSLT (сохранить как файл .xsl)

<xsl:stylesheet version="1.0" xmlns:xsl="http://www.w3.org/1999/XSL/Transform">
    <xsl:output method="xml" indent="yes"/>
    <xsl:strip-space elements="*"/>

    <xsl:template match="/R">  
        <xsl:copy> 
            <xsl:apply-templates select="Report"/>
        </xsl:copy>
    </xsl:template>

    <xsl:template match="Report">
        <xsl:copy> 
            <xsl:apply-templates select="descendant::*[string-length(text())>0]"/>
        </xsl:copy>
    </xsl:template>

   <xsl:template match="*">  
      <xsl:element name="{concat(local-name(), position())}">
      <xsl:value-of select="." />
      </xsl:element>
   </xsl:template>

</xsl:stylesheet>

Вывод в формате XML (с пронумерованными суффиксами, чтобы избежать повторяющихся ошибок столбца)

<?xml version="1.0"?>
<R>
  <Report>
    <Date1>2017-05-26T00:00:00</Date1>
    <Grade2>2</Grade2>
    <Code3>R</Code3>
    <Description4>local</Description4>
    <Score5>xxx</Score5>
    <Date6>2017-04-30T00:00:00</Date6>
    <Grade7>2</Grade7>
    <Code8>R</Code8>
    <Score9>xyx</Score9>
    <FirstName10>MM</FirstName10>
    <DateOfInquiry11>2017-03-19</DateOfInquiry11>
    <Reason12>cc</Reason12>
    <DateOfInquiry13>2016-10-14</DateOfInquiry13>
    <Reason14>er</Reason14>
    <NumberOfInquiries15>2</NumberOfInquiries15>
  </Report>
</R>

R Сценарий Mac / Linux (вызов xsltproc, доступный пакет на машинах unix)

library(XML)

setwd("/path/to/working/folder")

# COMMAND LINE CALL (INSTALL xsltproc IN TERMINAL)
system(paste("cd", getwd(), " && xsltproc -o Output.xml XSLTScript.xsl Input.xml"))

# PARSE AND LOAD TO DF
doc <- xmlParse('Output.xml')
df <- xmlToDataFrame(nodes = getNodeSet(doc, "//Report"))

str(df)
# 'data.frame': 6 obs. of  15 variables:
#  $ Date1              : chr  "2017-05-26T00:00:00" "2017-05-26T00:00:00" "2017-05-26T00:00:00" "2017-05-26T00:00:00" ...
#  $ Grade2             : chr  "2" "2" "2" "2" ...
#  $ Code3              : chr  "R" "R" "R" "R" ...
#  $ Description4       : chr  "local" "local" "local" "local" ...
#  $ Score5             : chr  "xxx" "xxx" "xxx" "xxx" ...
#  $ Date6              : chr  "2017-04-30T00:00:00" "2017-04-30T00:00:00" "2017-04-30T00:00:00" "2017-04-30T00:00:00" ...
#  $ Grade7             : chr  "2" "2" "2" "2" ...
#  $ Code8              : chr  "R" "R" "R" "R" ...
#  $ Score9             : chr  "xyx" "xyx" "xyx" "xyx" ...
#  $ FirstName10        : chr  "MM" "MM" "MM" "MM" ...
#  $ DateOfInquiry11    : chr  "2017-03-19" "2017-03-19" "2017-03-19" "2017-03-19" ...
#  $ Reason12           : chr  "cc" "cc" "cc" "cc" ...
#  $ DateOfInquiry13    : chr  "2016-10-14" "2016-10-14" "2016-10-14" "2016-10-14" ...
#  $ Reason14           : chr  "er" "er" "er" "er" ...
#  $ NumberOfInquiries15: chr  "2" "2" "2" "2" ...

R Windows (с использованием скрипта Powershell xsl, вызывающего класс .NET Xsl, см. здесь)

library(XML)

# COMMAND LINE CALL (NO INSTALLS NEEDED)
system(paste0('Powershell.exe -File',
              ' "C:\\Path\\To\\PowerShell\\Script.ps1"',
              ' "C:\\Path\\To\\Input.xml"',
              ' "C:\\Path\\To\\XSLT\\Script.xsl"', 
              ' "C:\\Path\\To\\Output.xml"'))

# PARSE AND LOAD TO DF
doc <- xmlParse('Output.xml')
df <- xmlToDataFrame(nodes = getNodeSet(doc, "//Report"))