（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。

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。

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
") 

要快速创建数据的dput，只需将数据复制到剪贴板，然后在R中运行以下命令：

对于Excel中的数据：

dput(read.table("clipboard", sep="\t", header=TRUE))

对于.txt文件中的数据：

dput(read.table("clipboard", sep="", header=TRUE))

如果需要，可以更改后者中的sep。当然，只有当您的数据在剪贴板中时，这才有效。

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

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