受到这篇文章的启发，我现在使用了一个方便的功能，当我需要发布到堆栈溢出时，repeat（＜mydata＞）。

快速说明

如果myData是要复制的对象的名称，请在R中运行以下命令：

install.packages("devtools")
library(devtools)
source_url("https://raw.github.com/rsaporta/pubR/gitbranch/reproduce.R")

reproduce(myData)

细节：

此函数是dput的智能包装器，执行以下操作：

自动对大型数据集进行采样（基于大小和类别。可以调整采样大小）创建dput输出允许您指定要导出的列在前面附加objName<-。。。，这样它可以很容易地复制和粘贴，但是。。。如果在Mac上工作，输出会自动复制到剪贴板，这样您就可以简单地运行它，然后将其粘贴到问题中。

可在以下位置获得来源：

GitHub-pubR/repeat.R

例子：

# sample data
DF <- data.frame(id=rep(LETTERS, each=4)[1:100], replicate(100, sample(1001, 100)), Class=sample(c("Yes", "No"), 100, TRUE))

DF约为100 x 102。我想对10行和一些特定列进行采样

reproduce(DF, cols=c("id", "X1", "X73", "Class"))  # I could also specify the column number.

提供以下输出：

This is what the sample looks like:

    id  X1 X73 Class
1    A 266 960   Yes
2    A 373 315    No            Notice the selection split
3    A 573 208    No           (which can be turned off)
4    A 907 850   Yes
5    B 202  46   Yes
6    B 895 969   Yes   <~~~ 70 % of selection is from the top rows
7    B 940 928    No
98   Y 371 171   Yes
99   Y 733 364   Yes   <~~~ 30 % of selection is from the bottom rows.
100  Y 546 641    No


    ==X==============================================================X==
         Copy+Paste this part. (If on a Mac, it is already copied!)
    ==X==============================================================X==

 DF <- structure(list(id = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 25L, 25L, 25L), .Label = c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K", "L", "M", "N", "O", "P", "Q", "R", "S", "T", "U", "V", "W", "X", "Y"), class = "factor"), X1 = c(266L, 373L, 573L, 907L, 202L, 895L, 940L, 371L, 733L, 546L), X73 = c(960L, 315L, 208L, 850L, 46L, 969L, 928L, 171L, 364L, 641L), Class = structure(c(2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L), .Label = c("No", "Yes"), class = "factor")), .Names = c("id", "X1", "X73", "Class"), class = "data.frame", row.names = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 98L, 99L, 100L))

    ==X==============================================================X==

还要注意，整个输出都是一个漂亮的单行，而不是一段高高的分段。这使得在Stack Overflow问题帖子上更容易阅读，也更容易复制和粘贴。

2013年10月更新：

现在，您可以指定将占用多少行文本输出（即，将粘贴到堆栈溢出中的内容）。为此，请使用lines.out=n参数。例子：

复制（DF，列=c（1:3，17，23），行.out=7）得到：

    ==X==============================================================X==
         Copy+Paste this part. (If on a Mac, it is already copied!)
    ==X==============================================================X==

 DF <- structure(list(id = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 25L,25L, 25L), .Label
      = c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H","I", "J", "K", "L", "M", "N", "O", "P", "Q", "R", "S", "T", "U","V", "W", "X", "Y"), class = "factor"),
      X1 = c(809L, 81L, 862L,747L, 224L, 721L, 310L, 53L, 853L, 642L),
      X2 = c(926L, 409L,825L, 702L, 803L, 63L, 319L, 941L, 598L, 830L),
      X16 = c(447L,164L, 8L, 775L, 471L, 196L, 30L, 420L, 47L, 327L),
      X22 = c(335L,164L, 503L, 407L, 662L, 139L, 111L, 721L, 340L, 178L)), .Names = c("id","X1",
      "X2", "X16", "X22"), class = "data.frame", row.names = c(1L,2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 98L, 99L, 100L))

    ==X==============================================================X==

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")

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。

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。

我有一个非常简单和有效的方法来制作上面没有提到的R示例。你可以先定义你的结构。例如

mydata <- data.frame(a=character(0), b=numeric(0),  c=numeric(0), d=numeric(0))

>fix(mydata)

然后您可以手动输入数据。这对于较小的示例而不是较大的示例是有效的。

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
")