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

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
") 

通常，您需要一些数据作为示例，但是，您不想发布确切的数据。要在已建立的库中使用一些现有的data.frame，请使用data命令导入它。

例如。，

data(mtcars)

然后解决问题

names(mtcars)
your problem demostrated on the mtcars data set

指南：

---

你提出问题的主要目的应该是让读者尽可能容易地理解并在他们的系统上重现你的问题。为此：

提供输入数据提供预期输出简洁地解释您的问题如果您有超过20行的文本+代码，您可能可以回去简化尽可能简化代码，同时保留问题/错误

这确实需要一些工作，但这似乎是一种公平的权衡，因为你要求别人为你做工作。

提供数据：

---

内置数据集

到目前为止，最好的选择是依赖内置数据集。这使得其他人很容易解决您的问题。在R提示符下键入data（）以查看您可以使用的数据。一些经典的例子：

虹膜地铁车厢ggplot2：：钻石（外包装，但几乎每个人都有）

检查内置数据集以找到适合您问题的数据集。

如果你能用内置的数据集重新表述你的问题，你就更有可能得到好的答案（和支持）。

自行生成的数据

如果您的问题是特定于现有数据集中未表示的数据类型，请提供R代码，以生成您的问题所在的最小可能数据集。例如

set.seed(1)  # important to make random data reproducible
myData <- data.frame(a=sample(letters[1:5], 20, rep=T), b=runif(20))

试图回答我的问题的人可以复制/粘贴这两行，然后立即开始解决问题。

dput

最后，您可以使用dput将数据对象转换为R代码（例如dput（myData））。我说这是“最后的手段”，因为dput的输出通常相当笨拙，复制粘贴很烦人，并掩盖了您的其余问题。

提供预期输出：

---

有人曾经说过：

一张预期产出的图片值1000字--智者

如果您可以添加类似“我希望得到这个结果”的内容：

   cyl   mean.hp
1:   6 122.28571
2:   4  82.63636
3:   8 209.21429

对于你的问题，人们更容易理解你想快速做什么。如果您的预期结果很大且难以处理，那么您可能还没有充分考虑如何简化您的问题（见下一页）。

简洁地解释您的问题

---

主要要做的是在提问之前尽可能简化问题。在这方面，重新构建问题框架以使用内置数据集将有很大帮助。你也会经常发现，仅仅通过简化的过程，你就能回答自己的问题。

以下是一些好问题的示例：

内置数据集使用用户生成的数据

在这两种情况下，用户的问题几乎肯定与他们提供的简单示例无关。相反，他们抽象了问题的本质，并将其应用于一个简单的数据集，以提出问题。

为什么这个问题还有另一个答案？

---

这个答案侧重于我认为的最佳实践：使用内置数据集，并以最小的形式提供您期望的结果。最突出的答案侧重于其他方面。我不指望这个答案会上升到任何突出的位置；这只是为了让我可以在新手问题的评论中链接到它。

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。

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")