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
请不要像这样粘贴控制台输出：
If I have a matrix x as follows:
> 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
>
How can I turn it into a dataframe with 8 rows, and three
columns named `row`, `col`, and `value`, which have the
dimension names as the values of `row` and `col`, like this:
> x.df
row col value
1 A x 1
...
(To which the answer might be:
> 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")
)
我们不能直接复制粘贴它。
要使问题和答案正确再现，请在发布前删除+&>，并在输出和评论中添加#，如下所示：
#If I have a matrix x as follows:
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
# How can I turn it into a dataframe with 8 rows, and three
# columns named `row`, `col`, and `value`, which have the
# dimension names as the values of `row` and `col`, like this:
#x.df
# row col value
#1 A x 1
#...
#To which the answer might be:
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")
还有一件事，如果您使用了某个包中的任何函数，请提及该库。
其他回答
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
")
如果您有一个大数据集，无法使用dput（）轻松放入脚本，请将数据发布到pastebin并使用read.table加载它们：
d <- read.table("http://pastebin.com/raw.php?i=m1ZJuKLH")
灵感来自Henrik。
请不要像这样粘贴控制台输出：
If I have a matrix x as follows:
> 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
>
How can I turn it into a dataframe with 8 rows, and three
columns named `row`, `col`, and `value`, which have the
dimension names as the values of `row` and `col`, like this:
> x.df
row col value
1 A x 1
...
(To which the answer might be:
> 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")
)
我们不能直接复制粘贴它。
要使问题和答案正确再现，请在发布前删除+&>，并在输出和评论中添加#，如下所示：
#If I have a matrix x as follows:
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
# How can I turn it into a dataframe with 8 rows, and three
# columns named `row`, `col`, and `value`, which have the
# dimension names as the values of `row` and `col`, like this:
#x.df
# row col value
#1 A x 1
#...
#To which the answer might be:
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")
还有一件事，如果您使用了某个包中的任何函数，请提及该库。
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
.. ... ... ... ... ... ... ... ...
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
