我尝试使用dput()创建一个包含大型数据库的可重现示例。数据库需要很大，因为可重现的示例涉及移动平均值。我发现这样做的方式涉及@Ricardo Saporta在reproduce共享的函数reproduce。 dput()基于library(data.table)
library(devtools)
source_url("https://raw.github.com/rsaporta/pubR/gitbranch/reproduce.R")
data <- read.table("http://pastebin.com/raw/xP1Zd0sC")
setDF(data)
reproduce(data, rows = c(1:100))
（此处代码为How to make a great R reproducible example?）。
data该代码创建dput()数据帧，然后为其提供rows输出。它使用dput()参数输出完整的数据帧。然而，如果我使用这样的输出重新创建数据帧，它就会失败。
尝试将dput()输出分配给新数据帧会导致代码不完整，要求我在最后手动添加三个括号。在这样做之后，我收到以下错误消息：“视图中的错误：参数意味着不同的行数：100,61”。
请注意，reproduce没有rows = c(1:100)参数的#This works fine
reproduce(data)
输出正常。它只是不输出完整的数据帧，而是输出它的样本。
dput()请注意，我使用了pastebin方法来创建这个可重现的示例。该方法不会替换reproduce方法用于我的目的，因为它在尝试导入数据时失败，其中某些列在单词之间有空格（例如带有日期时间戳的数据帧）。
编辑经过一些进一步的故障排除后发现rows如上所述，当private void createScene(String[] columnNames, String[][] inputData) {
TableView<List<String>> table = new TableView<>();
table.setEditable(false);
for (int i = 0; i < columnNames.length; i++) {
TableColumn<List<String>, String> column = new TableColumn<>(columnNames[i]);
final int colIndex = i ;
column.setCellValueFactory(cellData ->
new SimpleStringProperty(cellData.getValue().get(colIndex)));
table.getColumns().add(column);
}
List<List<String>> data = new ArrayList<List<String>>();
for (int i = 0; i < inputData.length; i++) {
List<String> row = new ArrayList<String>();
for (int j = 0; j < inputData[0].length; j++) {
row.add(inputData[i][j]);
}
data.add(row);
}
ObservableList<List<String>> inpData = FXCollections.observableArrayList(data);
table.setItems(inpData);
table.setColumnResizePolicy(TableView.CONSTRAINED_RESIZE_POLICY);
VBox vbox = new VBox();
vbox.setSpacing(5);
vbox.setPadding(new Insets(10, 0, 0, 10));
vbox.getChildren().add(table);
Scene scene = new Scene(vbox, 500, 500);
jfxPanel.setScene(scene);
}
参数与包含 4列或更多列的数据框一起使用时失败/ strong>即可。将不得不寻找替代方案。
如果有人对此测试感兴趣，请使用以下链接运行上面的代码，所有链接都包含不同数量的列：
1）100x5：https://github.com/rsaporta/pubR/blob/gitbranch/reproduce.R
2）100x4：http://pastebin.com/raw/xP1Zd0sC
3）100x4：http://pastebin.com/raw/YZtetfne
4）100x3：http://pastebin.com/raw/63Ap2bh5
5）100x3：http://pastebin.com/raw/1vMMcMtx
6）100x1：http://pastebin.com/raw/ziM1bYQt
答案 0 :(得分：2)
如果您只是尝试dput()数据集的前100行，那么您可以在运行dput()之前简单地对数据进行子集化。似乎没有必要使用链接功能。
dput(droplevels(head(data, 100))) ## or dput(droplevels(data[1:100,]))
应该这样做。
但是，你reproduce()的尝试不起作用是很奇怪的。我会在github页面上提出一个问题。你可能会在那里得到一个更有建设性的答案。
感谢@David Arenburg提醒我droplevels()。如果我们有因子列，它对此操作很有用。 “剩余”水平将被取消。