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

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)))

我正在开发wakefield包，以解决快速共享可复制数据的需求，有时dput对较小的数据集很好，但我们处理的许多问题要大得多，通过dput共享如此大的数据集是不切实际的。

关于：

wakefield允许用户共享最少的代码来再现数据。用户设置n（行数）并指定任意数量的预设变量函数（目前有70个），这些函数模拟真实的if数据（如性别、年龄、收入等）

安装：

目前（2015年6月11日），wakefield是一个GitHub包，但在编写单元测试后，最终将转到CRAN。要快速安装，请使用：

if (!require("pacman")) install.packages("pacman")
pacman::p_load_gh("trinker/wakefield")

例子：

下面是一个示例：

r_data_frame(
    n = 500,
    id,
    race,
    age,
    sex,
    hour,
    iq,
    height,
    died
)

这将产生：

    ID  Race Age    Sex     Hour  IQ Height  Died
1  001 White  33   Male 00:00:00 104     74  TRUE
2  002 White  24   Male 00:00:00  78     69 FALSE
3  003 Asian  34 Female 00:00:00 113     66  TRUE
4  004 White  22   Male 00:00:00 124     73  TRUE
5  005 White  25 Female 00:00:00  95     72  TRUE
6  006 White  26 Female 00:00:00 104     69  TRUE
7  007 Black  30 Female 00:00:00 111     71 FALSE
8  008 Black  29 Female 00:00:00 100     64  TRUE
9  009 Asian  25   Male 00:30:00 106     70 FALSE
10 010 White  27   Male 00:30:00 121     68 FALSE
.. ...   ... ...    ...      ... ...    ...   ...

最初的帖子指的是现已退役的数据营的小提琴演奏服务。它已被重新命名为数据营灯，不能像我的回答所示的那样容易嵌入。

我想知道http://old.r-fiddle.org/链接可能是分享问题的一种非常简单的方式。它接收一个唯一的ID，比如，甚至可以考虑将其嵌入SO中。

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

（这是我如何写一个可复制的例子的建议。我试图让它简短而甜蜜）。

如何编写可复制的示例

如果你提供了一个可重复的例子，你最有可能在R问题上得到很好的帮助。一个可复制的示例允许其他人通过复制和粘贴R代码来重新创建您的问题。

为了使示例具有可复制性，您需要包括四个方面：所需的包、数据、代码和R环境的描述。

包应该在脚本的顶部加载，因此很容易看看示例需要哪些。在电子邮件或堆栈溢出问题中包含数据的最简单方法是使用dput（）生成R代码以重新创建它。例如，要在R中重新创建mtcars数据集，我将执行以下步骤：在R中运行dput（mtcars）复制输出在我的可复制脚本中，键入mtcars<-然后粘贴。花一点时间确保您的代码易于其他人使用内容如下：确保使用了空格，变量名称简洁，但是提供有用信息的使用注释指出问题所在尽最大努力删除与问题无关的所有内容。代码越短，越容易理解。在代码的注释中包含sessionInfo（）的输出。这总结了您的R环境，并使其易于检查您是否使用了过时的包裹

您可以通过启动一个新的R会话并粘贴脚本来检查是否确实制作了一个可复制的示例。

在将所有代码放入电子邮件之前，请考虑将其放在Gistgithub上。它会给你的代码提供很好的语法高亮显示，你不必担心任何东西会被电子邮件系统破坏。