在与同事讨论绩效、教学、发送错误报告或搜索邮件列表和Stack Overflow上的指导时，经常会询问一个可重复的示例，并且总是很有用。
你有什么建议来创建一个优秀的例子？如何以文本格式粘贴r中的数据结构？您还应包括哪些其他信息？
除了使用dput（）、dump（）或structure（）之外，还有其他技巧吗？什么时候应该包含library（）或require（）语句？除了c、df、data等之外，应该避免哪些保留字。？
如何做出一个伟大的、可重复的例子？
当前回答
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")
其他回答
如果您有一个大数据集，无法使用dput（）轻松放入脚本，请将数据发布到pastebin并使用read.table加载它们：
d <- read.table("http://pastebin.com/raw.php?i=m1ZJuKLH")
灵感来自Henrik。
到目前为止，对于再现性部分，答案显然很好。这只是为了澄清，一个可复制的例子不能也不应该是问题的唯一组成部分。别忘了解释你希望它看起来是什么样子，以及你的问题的轮廓，而不仅仅是你迄今为止试图达到的目的。代码不够；你也需要语言。
这里有一个可重复的例子来说明应该避免做什么（从一个真实的例子中得出，为了保护无辜者而改变了名字）：
以下是示例数据和我遇到问题的部分函数。
code
code
code
code
code (40 or so lines of it)
我怎样才能做到这一点？
您可以使用reprex执行此操作。
正如mt1022所指出的，“……生产最小、可重复示例的好包装是tidyverse的“reprex”。”。
根据Tidyverse的说法：
“reprex”的目标是以这样一种方式打包您的问题代码，使其他人可以运行它并感受到您的痛苦。
tidyverse网站上给出了一个示例。
library(reprex)
y <- 1:4
mean(y)
reprex()
我认为这是创建可复制示例的最简单方法。
我正在开发wakefield包，以解决快速共享可复制数据的需求，有时dput对较小的数据集很好，但我们处理的许多问题要大得多，通过dput共享如此大的数据集是不切实际的。
关于：
wakefield允许用户共享最少的代码来再现数据。用户设置n（行数）并指定任意数量的预设变量函数（目前有70个），这些函数模拟真实的if数据（如性别、年龄、收入等）
安装：
目前（2015年6月11日），wakefield是一个GitHub包，但在编写单元测试后，最终将转到CRAN。要快速安装，请使用：
if (!require("pacman")) install.packages("pacman")
pacman::p_load_gh("trinker/wakefield")
例子：
下面是一个示例：
r_data_frame(
n = 500,
id,
race,
age,
sex,
hour,
iq,
height,
died
)
这将产生：
ID Race Age Sex Hour IQ Height Died
1 001 White 33 Male 00:00:00 104 74 TRUE
2 002 White 24 Male 00:00:00 78 69 FALSE
3 003 Asian 34 Female 00:00:00 113 66 TRUE
4 004 White 22 Male 00:00:00 124 73 TRUE
5 005 White 25 Female 00:00:00 95 72 TRUE
6 006 White 26 Female 00:00:00 104 69 TRUE
7 007 Black 30 Female 00:00:00 111 71 FALSE
8 008 Black 29 Female 00:00:00 100 64 TRUE
9 009 Asian 25 Male 00:30:00 106 70 FALSE
10 010 White 27 Male 00:30:00 121 68 FALSE
.. ... ... ... ... ... ... ... ...
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")
