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
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
")
其他回答
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。
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
")
有时,无论你如何努力,问题真的无法用较小的数据块再现,而且合成数据也不会发生(尽管展示你是如何生成没有再现问题的合成数据集是有用的,因为它排除了一些假设)。
可能需要将数据发布到web某处并提供URL。如果数据不能向公众公开,但可以共享,那么您可以通过电子邮件将其发送给感兴趣的各方(尽管这将减少需要处理的人数)。我实际上还没有看到这样做,因为无法发布数据的人对以任何形式发布数据都很敏感,但在某些情况下,如果数据在某种程度上被充分匿名/加扰/轻微损坏,人们仍然可以发布数据。
如果你不能做到这两个,那么你可能需要聘请一位顾问来解决你的问题。。。
编辑:匿名/加扰的两个有用SO问题:
如何从私有数据创建示例数据集(用无信息的占位符替换变量名称和级别)?给定一组从连续单变量分布中抽取的随机数,找到分布
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)))
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")