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
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
其他回答
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)))
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。
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。
您可以使用reprex执行此操作。
正如mt1022所指出的，“……生产最小、可重复示例的好包装是tidyverse的“reprex”。”。
根据Tidyverse的说法：
“reprex”的目标是以这样一种方式打包您的问题代码，使其他人可以运行它并感受到您的痛苦。
tidyverse网站上给出了一个示例。
library(reprex)
y <- 1:4
mean(y)
reprex()
我认为这是创建可复制示例的最简单方法。
就我个人而言，我更喜欢“一”行。大致如下：
my.df <- data.frame(col1 = sample(c(1,2), 10, replace = TRUE),
col2 = as.factor(sample(10)), col3 = letters[1:10],
col4 = sample(c(TRUE, FALSE), 10, replace = TRUE))
my.list <- list(list1 = my.df, list2 = my.df[3], list3 = letters)
数据结构应该模仿作者问题的想法，而不是准确的逐字结构。当变量不覆盖我自己的变量或函数（如df）时，我真的很感激。
或者，你可以切几个角，指向一个预先存在的数据集，比如：
library(vegan)
data(varespec)
ord <- metaMDS(varespec)
不要忘记提及您可能使用的任何特殊软件包。
如果你想在更大的物体上演示一些东西，你可以尝试
my.df2 <- data.frame(a = sample(10e6), b = sample(letters, 10e6, replace = TRUE))
如果通过光栅包处理空间数据，则可以生成一些随机数据。在包装小插曲中可以找到很多例子，但这里有一个小亮点。
library(raster)
r1 <- r2 <- r3 <- raster(nrow=10, ncol=10)
values(r1) <- runif(ncell(r1))
values(r2) <- runif(ncell(r2))
values(r3) <- runif(ncell(r3))
s <- stack(r1, r2, r3)
如果您需要一些在sp中实现的空间对象，可以通过“空间”包中的外部文件（如ESRI shapefile）获取一些数据集（请参见任务视图中的空间视图）。
library(rgdal)
ogrDrivers()
dsn <- system.file("vectors", package = "rgdal")[1]
ogrListLayers(dsn)
ogrInfo(dsn=dsn, layer="cities")
cities <- readOGR(dsn=dsn, layer="cities")
