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
请不要像这样粘贴控制台输出:
If I have a matrix x as follows:
> 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
>
How can I turn it into a dataframe with 8 rows, and three
columns named `row`, `col`, and `value`, which have the
dimension names as the values of `row` and `col`, like this:
> x.df
row col value
1 A x 1
...
(To which the answer might be:
> 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")
)
我们不能直接复制粘贴它。
要使问题和答案正确再现,请在发布前删除+&>,并在输出和评论中添加#,如下所示:
#If I have a matrix x as follows:
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
# How can I turn it into a dataframe with 8 rows, and three
# columns named `row`, `col`, and `value`, which have the
# dimension names as the values of `row` and `col`, like this:
#x.df
# row col value
#1 A x 1
#...
#To which the answer might be:
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")
还有一件事,如果您使用了某个包中的任何函数,请提及该库。
其他回答
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。
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?
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
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。
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。