就我个人而言，我更喜欢“一”行。大致如下：

my.df <- data.frame(col1 = sample(c(1,2), 10, replace = TRUE),
        col2 = as.factor(sample(10)), col3 = letters[1:10],
        col4 = sample(c(TRUE, FALSE), 10, replace = TRUE))
my.list <- list(list1 = my.df, list2 = my.df[3], list3 = letters)

数据结构应该模仿作者问题的想法，而不是准确的逐字结构。当变量不覆盖我自己的变量或函数（如df）时，我真的很感激。

或者，你可以切几个角，指向一个预先存在的数据集，比如：

library(vegan)
data(varespec)
ord <- metaMDS(varespec)

不要忘记提及您可能使用的任何特殊软件包。

如果你想在更大的物体上演示一些东西，你可以尝试

my.df2 <- data.frame(a = sample(10e6), b = sample(letters, 10e6, replace = TRUE))

如果通过光栅包处理空间数据，则可以生成一些随机数据。在包装小插曲中可以找到很多例子，但这里有一个小亮点。

library(raster)
r1 <- r2 <- r3 <- raster(nrow=10, ncol=10)
values(r1) <- runif(ncell(r1))
values(r2) <- runif(ncell(r2))
values(r3) <- runif(ncell(r3))
s <- stack(r1, r2, r3)

如果您需要一些在sp中实现的空间对象，可以通过“空间”包中的外部文件（如ESRI shapefile）获取一些数据集（请参见任务视图中的空间视图）。

library(rgdal)
ogrDrivers()
dsn <- system.file("vectors", package = "rgdal")[1]
ogrListLayers(dsn)
ogrInfo(dsn=dsn, layer="cities")
cities <- readOGR(dsn=dsn, layer="cities")

可复制代码是获得帮助的关键。然而，许多用户可能对粘贴哪怕是一大块数据都持怀疑态度。例如，他们可能在处理敏感数据，或者在研究论文中使用收集的原始数据。

出于任何原因，我认为在公开粘贴数据之前，有一个方便的函数来“变形”我的数据会很好。SciencesPo包中的匿名化函数非常愚蠢，但对我来说，它与dput函数配合得很好。

install.packages("SciencesPo")

dt <- data.frame(
    Z = sample(LETTERS,10),
    X = sample(1:10),
    Y = sample(c("yes", "no"), 10, replace = TRUE)
)

> dt
   Z  X   Y
1  D  8  no
2  T  1 yes
3  J  7  no
4  K  6  no
5  U  2  no
6  A 10 yes
7  Y  5  no
8  M  9 yes
9  X  4 yes
10 Z  3  no

然后我将其匿名化：

> anonymize(dt)
     Z    X  Y
1   b2  2.5 c1
2   b6 -4.5 c2
3   b3  1.5 c1
4   b4  0.5 c1
5   b7 -3.5 c1
6   b1  4.5 c2
7   b9 -0.5 c1
8   b5  3.5 c2
9   b8 -1.5 c2
10 b10 -2.5 c1

在应用匿名化和dput命令之前，可能还需要对一些变量而不是整个数据进行采样。

    # Sample two variables without replacement
> anonymize(sample.df(dt,5,vars=c("Y","X")))

   Y    X
1 a1 -0.4
2 a1  0.6
3 a2 -2.4
4 a1 -1.4
5 a2  3.6

（这是我如何写一个可复制的例子的建议。我试图让它简短而甜蜜）。

如何编写可复制的示例

如果你提供了一个可重复的例子，你最有可能在R问题上得到很好的帮助。一个可复制的示例允许其他人通过复制和粘贴R代码来重新创建您的问题。

为了使示例具有可复制性，您需要包括四个方面：所需的包、数据、代码和R环境的描述。

包应该在脚本的顶部加载，因此很容易看看示例需要哪些。在电子邮件或堆栈溢出问题中包含数据的最简单方法是使用dput（）生成R代码以重新创建它。例如，要在R中重新创建mtcars数据集，我将执行以下步骤：在R中运行dput（mtcars）复制输出在我的可复制脚本中，键入mtcars<-然后粘贴。花一点时间确保您的代码易于其他人使用内容如下：确保使用了空格，变量名称简洁，但是提供有用信息的使用注释指出问题所在尽最大努力删除与问题无关的所有内容。代码越短，越容易理解。在代码的注释中包含sessionInfo（）的输出。这总结了您的R环境，并使其易于检查您是否使用了过时的包裹

您可以通过启动一个新的R会话并粘贴脚本来检查是否确实制作了一个可复制的示例。

在将所有代码放入电子邮件之前，请考虑将其放在Gistgithub上。它会给你的代码提供很好的语法高亮显示，你不必担心任何东西会被电子邮件系统破坏。

R-help邮件列表有一个发布指南，包括提问和回答问题，包括生成数据的示例：

示例：有时提供一个小例子实际上可以运行。例如：如果我有如下矩阵x：

  > x <- matrix(1:8, nrow=4, ncol=2,
                dimnames=list(c("A","B","C","D"), c("x","y"))
  > x
    x y
  A 1 5
  B 2 6
  C 3 7
  D 4 8
  >

如何将其转换为数据帧具有8行和3列“row”、“col”和“value”，它们具有维度名称为“row”和“col”的值，如下所示：

  > x.df
     row col value
  1    A   x      1

...（答案可能是：

  > x.df <- reshape(data.frame(row=rownames(x), x), direction="long",
                    varying=list(colnames(x)), times=colnames(x),
                    v.names="value", timevar="col", idvar="row")

)

“小”这个词特别重要。您应该以最小的可重复示例为目标，这意味着数据和代码应该尽可能简单地解释问题。

编辑：漂亮的代码比难看的代码更容易阅读。使用样式指南。

这是一个很好的指南。

最重要的一点是：制作一小段代码，我们可以运行它来了解问题所在。一个有用的函数是dput（），但是如果您有非常大的数据，那么您可能需要制作一个小样本数据集，或者只使用前10行左右。

编辑：

此外，确保您确定了问题所在。示例不应该是一个完整的R脚本，其中包含“在第200行出现错误”。如果您使用R（我爱浏览器（））和Google中的调试工具，那么您应该能够真正确定问题所在，并重现一个同样错误的小例子。

从R.2.14开始（我猜），您可以将数据文本表示直接输入read.table：

 df <- read.table(header=TRUE, 
  text="Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa
")