Question

作为新用户，由于不可重现，我的问题没有得到充分回答。我阅读了有关生成可重现代码但有用的线程。特别是如何使用dput（）函数丢失了。

有人可以一步一步地提供如何使用iris df来使用dput（），例如它会非常有帮助。

Answer 1

使用iris中的R数据集，我们可以看到dput()的工作原理：

data(iris)
head(iris)

  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

现在我们可以使用dput(iris)获取整个数据集。在大多数情况下，不需要整个数据集来提供Stackoverflow问题，因为相关变量的几行就足以作为工作数据示例。

两件事情派上用场：head()函数仅输出数据帧/矩阵的前六行。此外，R中的索引（通过括号）允许您仅选择特定列。

因此，我们可以使用这两者的组合来限制dput()的输出：

dput(head(iris[, c(1, 3)]))

structure(list(Sepal.Length = c(5.1, 4.9, 4.7, 4.6, 5, 5.4), 
    Petal.Length = c(1.4, 1.4, 1.3, 1.5, 1.4, 1.7)), .Names = c("Sepal.Length", 
"Petal.Length"), row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame")

将为我们提供代码，以重现iris数据集的第1列和第3列的第一行（最多）六行。

df <- structure(list(Sepal.Length = c(5.1, 4.9, 4.7, 4.6, 5, 5.4), 
    Petal.Length = c(1.4, 1.4, 1.3, 1.5, 1.4, 1.7)), .Names = c("Sepal.Length", 
"Petal.Length"), row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame")

> df
  Sepal.Length Petal.Length
1          5.1          1.4
2          4.9          1.4
3          4.7          1.3
4          4.6          1.5
5          5.0          1.4
6          5.4          1.7

如果第一行不够，我们可以跳过使用head()并依赖索引：

dput(iris[1:20, c(1, 3)])

structure(list(Sepal.Length = c(5.1, 4.9, 4.7, 4.6, 5, 5.4, 4.6, 
5, 4.4, 4.9, 5.4, 4.8, 4.8, 4.3, 5.8, 5.7, 5.4, 5.1, 5.7, 5.1
), Petal.Length = c(1.4, 1.4, 1.3, 1.5, 1.4, 1.7, 1.4, 1.5, 1.4, 
1.5, 1.5, 1.6, 1.4, 1.1, 1.2, 1.5, 1.3, 1.4, 1.7, 1.5)), .Names = c("Sepal.Length", 
"Petal.Length"), row.names = c(NA, 20L), class = "data.frame")

会给我们前20行：

df <- structure(list(Sepal.Length = c(5.1, 4.9, 4.7, 4.6, 5, 5.4, 4.6, 
5, 4.4, 4.9, 5.4, 4.8, 4.8, 4.3, 5.8, 5.7, 5.4, 5.1, 5.7, 5.1
), Petal.Length = c(1.4, 1.4, 1.3, 1.5, 1.4, 1.7, 1.4, 1.5, 1.4, 
1.5, 1.5, 1.6, 1.4, 1.1, 1.2, 1.5, 1.3, 1.4, 1.7, 1.5)), .Names = c("Sepal.Length", 
"Petal.Length"), row.names = c(NA, 20L), class = "data.frame")

> df
   Sepal.Length Petal.Length
1           5.1          1.4
2           4.9          1.4
3           4.7          1.3
4           4.6          1.5
5           5.0          1.4
6           5.4          1.7
7           4.6          1.4
8           5.0          1.5
9           4.4          1.4
10          4.9          1.5
11          5.4          1.5
12          4.8          1.6
13          4.8          1.4
14          4.3          1.1
15          5.8          1.2
16          5.7          1.5
17          5.4          1.3
18          5.1          1.4
19          5.7          1.7
20          5.1          1.5

使用dput（）的示例

1 个答案: