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
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?
其他回答
要快速创建数据的dput,只需将数据复制到剪贴板,然后在R中运行以下命令:
对于Excel中的数据:
dput(read.table("clipboard", sep="\t", header=TRUE))
对于.txt文件中的数据:
dput(read.table("clipboard", sep="", header=TRUE))
如果需要,可以更改后者中的sep。当然,只有当您的数据在剪贴板中时,这才有效。
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。
以下是我的一些建议:
尝试使用默认的R数据集如果您有自己的数据集,请将其包含在dput中,这样其他人可以更轻松地帮助您除非确有必要,否则不要使用install.package(),人们会理解您是否只使用require或library尽量简明扼要,有一些数据集尽量简单地描述您需要的输出问问题之前自己做上传图片很容易,所以如果你有还包括您可能遇到的任何错误
所有这些都是可复制示例的一部分。
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
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