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?
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
除了我发现非常有趣的上述所有答案之外,有时也很容易,正如这里所讨论的:如何制作一个最小的可重复示例来获得R的帮助
有许多方法可以创建随机向量创建一个100个数字的向量,其中R中的随机值舍入为2个小数或R中的一个随机矩阵:
mydf1<- matrix(rnorm(20),nrow=20,ncol=5)
请注意,由于维度等各种原因,有时很难共享给定的数据。然而,上述所有答案都很好,在想要制作可复制的数据示例时,思考和使用这些答案非常重要。但请注意,为了使数据与原始数据一样具有代表性(以防OP无法共享原始数据),最好在数据示例中添加一些信息(如果我们将数据称为mydf1)
class(mydf1)
# this shows the type of the data you have
dim(mydf1)
# this shows the dimension of your data
此外,应该知道可以是数据结构的数据的类型、长度和属性
#found based on the following
typeof(mydf1), what it is.
length(mydf1), how many elements it contains.
attributes(mydf1), additional arbitrary metadata.
#If you cannot share your original data, you can str it and give an idea about the structure of your data
head(str(mydf1))
其他回答
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?
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。
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。
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==
使用testthat包中的函数来显示预期发生的情况是一个好主意。因此,其他人可以更改您的代码,直到它运行无误。这减轻了那些想帮助你的人的负担,因为这意味着他们不必解码你的文本描述。例如
library(testthat)
# code defining x and y
if (y >= 10) {
expect_equal(x, 1.23)
} else {
expect_equal(x, 3.21)
}
这比“我认为如果y等于或超过10,x将为1.23,否则为3.21,但我都没有得到结果”更清楚。即使在这个愚蠢的例子中,我认为代码比单词更清楚。使用testthat可以让你的助手专注于代码,这节省了时间,并且可以让他们在发布问题之前知道他们已经解决了你的问题