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。
如果您的数据中有一个或多个因子变量，您希望使用dput（head（mydata））进行复制，请考虑向其添加droplevel，以便最小化数据集中不存在的因子级别不包含在dput输出中，以使示例最小化：
dput(droplevels(head(mydata)))
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。
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。
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。
