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
") 

使用testthat包中的函数来显示预期发生的情况是一个好主意。因此，其他人可以更改您的代码，直到它运行无误。这减轻了那些想帮助你的人的负担，因为这意味着他们不必解码你的文本描述。例如

library(testthat)
# code defining x and y
if (y >= 10) {
    expect_equal(x, 1.23)
} else {
    expect_equal(x, 3.21)
}

这比“我认为如果y等于或超过10，x将为1.23，否则为3.21，但我都没有得到结果”更清楚。即使在这个愚蠢的例子中，我认为代码比单词更清楚。使用testthat可以让你的助手专注于代码，这节省了时间，并且可以让他们在发布问题之前知道他们已经解决了你的问题

这是一个很好的指南。

最重要的一点是：制作一小段代码，我们可以运行它来了解问题所在。一个有用的函数是dput（），但是如果您有非常大的数据，那么您可能需要制作一个小样本数据集，或者只使用前10行左右。

编辑：

此外，确保您确定了问题所在。示例不应该是一个完整的R脚本，其中包含“在第200行出现错误”。如果您使用R（我爱浏览器（））和Google中的调试工具，那么您应该能够真正确定问题所在，并重现一个同样错误的小例子。

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。

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。

除了我发现非常有趣的上述所有答案之外，有时也很容易，正如这里所讨论的：如何制作一个最小的可重复示例来获得R的帮助

有许多方法可以创建随机向量创建一个100个数字的向量，其中R中的随机值舍入为2个小数或R中的一个随机矩阵：

mydf1<- matrix(rnorm(20),nrow=20,ncol=5)

请注意，由于维度等各种原因，有时很难共享给定的数据。然而，上述所有答案都很好，在想要制作可复制的数据示例时，思考和使用这些答案非常重要。但请注意，为了使数据与原始数据一样具有代表性（以防OP无法共享原始数据），最好在数据示例中添加一些信息（如果我们将数据称为mydf1）

class(mydf1)
# this shows the type of the data you have
dim(mydf1)
# this shows the dimension of your data

此外，应该知道可以是数据结构的数据的类型、长度和属性

#found based on the following
typeof(mydf1), what it is.
length(mydf1), how many elements it contains.
attributes(mydf1), additional arbitrary metadata.

#If you cannot share your original data, you can str it and give an idea about the structure of your data
head(str(mydf1))