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

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。

其他回答

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。

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

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)))

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。

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