R语言中编写最小工作示例（MWRE）

By 大数据部落,

获得R问题的良好帮助的关键是提供最低限度工作的可重复示例（MWRE）。

使用R制作MWRE非常简单，它将有助于确保那些帮助您识别错误来源的人，并理想地提交给您，以修复错误，而不是向您发送有用的代码。要拥有MWRE，您需要以下项目：

可下载资源

完整代码、数据和文档（word）

如何使用R请求帮助

  • 产生错误的最小数据集
  • 生成数据所需的最小可运行代码，在提供的数据集上运行
  • 有关已使用的软件包，R版本和系统的必要信息
  • 一个seed值，如果随机特性是代码的一部分

让我们看看R中可用的工具，以帮助我们快速，轻松地创建这些组件。

生成最小数据集

这里有三个不同的选项：

  1. 使用内置R数据集
  2. 从头开始创建一个新的vector / data.frame
  3. 以可共享的方式输出您当前正在处理的数据

让我们依次看看每一个，看看R帮助我们做的工具。

内置数据集

R数据集中有一些规范的buit非常适合在帮助请求中使用。

  • mtcars
  •  鸢尾花

要查看R中的所有可用数据集，只需键入：data()。要加载任何这些数据集，只需使用以下内容：

data(mtcars)
head(mtcars)  # to look at the data

                   mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Mazda RX4         21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag     21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
Datsun 710        22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
Hornet 4 Drive    21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
Valiant           18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1

此选项适用于您知道在R中遇到命令时遇到问题的问题。如果您无法理解为什么您熟悉的命令无法处理数据，则此选项不是一个很好的选择。

 data(stulevel)
names(stulevel)

 [1] "X"           "school"      "stuid"       "grade"       "schid"      
 [6] "dist"        "white"       "black"       "hisp"        "indian"     
[11] "asian"       "econ"        "female"      "ell"         "disab"      
[16] "sch_fay"     "dist_fay"    "luck"        "ability"     "measerr"    
[21] "teachq"      "year"        "attday"      "schoolscore" "district"   
[26] "schoolhigh"  "schoolavg"   "schoollow"   "readSS"      "mathSS"     
[31] "proflvl"     "race"

创建自己的数据

 让我们创建一个学生考试成绩和人口统计学的模拟数据框架。

 

head(Data)

  id gender mathSS readSS race
1  1 female  396.6  349.2    H
2  2   male  369.5  330.7    W
3  3 female  423.3  354.3    B
4  4   male  348.7  333.1    W
5  5   male  299.7  353.4    H
6  6 female  338.0  422.1    I

 我们模拟了学生数据。 让我们使用快速绘图来查看变量之间的关系：

 
qplot(mathSS, readSS, data = Data, color = race) + theme_bw()

​

它看起来像比赛是相当均匀的分布和存在之间没有任何关系mathSS和readSS。对于某些应用程序，此数据已足够，但对于其他应用程序，我们可能希望获得更实际的数据。

table(Data$race)


  A   B   H   I   W 
192 195 202 203 208 

cor(Data$mathSS, Data$readSS)

[1] -0.01236

输出您当前的数据

 这里的最佳实践是创建您正在处理的数据的子集，然后使用该dput命令输出它。

dput(head(stulevel, 5))

structure(list(X = c(44L, 53L, 116L, 244L, 274L), school = c(1L, 
1L, 1L, 1L, 1L), stuid = c(149995L, 13495L, 106495L, 45205L, 
142705L), grade = c(3L, 3L, 3L, 3L, 3L), schid = c(495L, 495L, 
495L, 205L, 205L), dist = c(105L, 45L, 45L, 15L, 75L), white = c(0L, 
0L, 0L, 0L, 0L), black = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L), hisp = c(0L, 
0L, 0L, 0L, 0L), indian = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L), asian = c(0L, 
0L, 0L, 0L, 0L), econ = c(0L, 1L, 1L, 1L, 1L), female = c(0L, 
0L, 0L, 0L, 0L), ell = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L), disab = c(0L, 0L, 
0L, 0L, 0L), sch_fay = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L), dist_fay = c(0L, 
0L, 0L, 0L, 0L), luck = c(0L, 1L, 0L, 1L, 0L), ability = c(87.8540493076978, 
97.7875614875502, 104.493033823157, 111.671512686787, 81.9253913501755
), measerr = c(11.1332639734731, 6.8223938284885, -7.85615858883968, 
-17.5741522573204, 52.9833376218976), teachq = c(39.0902471213577, 
0.0984819168655733, 39.5388526976972, 24.1161227728637, 56.6806130368238
), year = c(2000L, 2000L, 2000L, 2000L, 2000L), attday = c(180L, 
180L, 160L, 168L, 156L), schoolscore = c(29.2242722609726, 55.9632592971956, 
55.9632592971956, 55.9632592971956, 55.9632592971956), district = c(3L, 
3L, 3L, 3L, 3L), schoolhigh = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L), schoolavg = c(1L, 
1L, 1L, 1L, 1L), schoollow = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L), readSS = c(357.286464546893, 
263.904581222636, 369.672179143784, 346.595665384202, 373.125445669888
), mathSS = c(387.280282915207, 302.572371332695, 365.461432571883, 
344.496386434725, 441.15810279391), proflvl = structure(c(2L, 
3L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("advanced", "basic", "below basic", 
"proficient"), class = "factor"), race = structure(c(2L, 2L, 
2L, 2L, 2L), .Label = c("A", "B", "H", "I", "W"), class = "factor")), .Names = c("X", 
"school", "stuid", "grade", "schid", "dist", "white", "black", 
"hisp", "indian", "asian", "econ", "female", "ell", "disab", 
"sch_fay", "dist_fay", "luck", "ability", "measerr", "teachq", 
"year", "attday", "schoolscore", "district", "schoolhigh", "schoolavg", 
"schoollow", "readSS", "mathSS", "proflvl", "race"), row.names = c(NA, 
5L), class = "data.frame")

生成的代码可以复制并粘贴到R ，它将自动按照描述自动构建数据集。 

匿名化您的数据

也可能是您想要dput数据的情况，但您希望保持数据内容的匿名性。谷歌搜索提出了一个体面的功能，以实现这一目标：

anonym <- function(df) {
    if (length(df) > 26) {
             LETTERS <- c(LETTERS, paste(LETTERS, LETTERS, sep = ""))
        })
    }
 
    level.id.df <- function(df) {
        level.id <- function(i) {
            if (class(df[, i]) == "factor" | class(df[, i]) == "character") {
                   sep = ".")
            } else if (is.numeric(df[, i])) {
             } else {
                column <- df[, i]
            }
            return(column)
        }
        DF <- data.frame(sapply(seq_along(df), level.id))
         return(DF)
    }
    df <- level.id.df(df)
    return(df)
}

test <- anonym(stulevel)
head(test[, c(2:6, 28:32)])

                    B                 C                 D
1 0.00217632592657076  1.51160611230132 0.551020408163265
2 0.00217632592657076 0.135998696526593 0.551020408163265
3 0.00217632592657076  1.07322572705443 0.551020408163265
4 0.00217632592657076 0.455562880806568 0.551020408163265
5 0.00217632592657076  1.43813960635994 0.551020408163265
6 0.00217632592657076 0.151115261535106 0.551020408163265

创建示例

一旦我们得到了最小的数据集，我们就需要在该数据集上重现我们的错误。 

让我们看一个聚合数据的错误示例。 

Data <- data.frame(id = seq(1, 1000), gender = sample(c("male", "female"), 1000, 
    replace = TRUE), mathSS = rnorm(1000, mean = 400, sd = 60), readSS = rnorm(1000, 
    mean = 370, sd = 58.3), race = sample(c("H", "B", "W", "I", "A"), 1000, 
    replace = TRUE))

myAgg <- Data[, list(meanM = mean(mathSS)), by = race]

Error: unused argument(s) (by = race)

head(myAgg)

Error: object 'myAgg' not found

为什么我会收到错误？ 如果您将上述代码发送给某人，他们可以快速评估错误，如果他们知道您正在尝试使用data.table包，请查看错误。

library(data.table)
Data <- data.frame(id = seq(1, 1000), gender = sample(c("male", "female"), 1000, 
    replace = TRUE), mathSS = rnorm(1000, mean = 400, sd = 60), readSS = rnorm(1000, 
    mean = 370, sd = 58.3), race = sample(c("H", "B", "W", "I", "A"), 1000, 
    replace = TRUE))

Data <- data.table(Data)
myAgg <- Data[, list(meanM = mean(mathSS)), by = race]
head(myAgg)

   race meanM
1:    H 398.6
2:    B 405.1
3:    A 397.8
4:    W 395.7
5:    I 399.1

会话信息

但是，他们可能不知道这一点，所以我们需要提供最后一条信息。 要诊断错误，必须知道您正在运行的系统，工作区中加载了哪些软件包，以及您使用的R版本和给定软件包。

 只需添加sessionInfo()功能的输出 。这很容易复制和粘贴或包含在knitr文档中。

sessionInfo()

R version 2.15.2 (2012-10-26)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)

locale:
[1] LC_COLLATE=English_United States.1252 
[2] LC_CTYPE=English_United States.1252   
[3] LC_MONETARY=English_United States.1252
[4] LC_NUMERIC=C                          
[5] LC_TIME=English_United States.1252    

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

other attached packages:
[1] data.table_1.8.8 eeptools_0.2     ggplot2_0.9.3.1  knitr_1.2       

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] colorspace_1.2-2   dichromat_2.0-0    digest_0.6.3      
 [4] evaluate_0.4.3     formatR_0.7        grid_2.15.2       
 [7] gtable_0.1.2       labeling_0.1       MASS_7.3-23       
[10] munsell_0.4        plyr_1.8           proto_0.3-10      
[13] RColorBrewer_1.0-5 reshape2_1.2.2     scales_0.2.3      
[16] stringr_0.6.2      tools_2.15.2

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关于作者

Kaizong Ye是拓端研究室（TRL）的研究员。在此对他对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他在上海财经大学完成了统计学专业的硕士学位，专注人工智能领域。擅长Python.Matlab仿真、视觉处理、神经网络、数据分析。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。

​非常感谢您阅读本文，如需帮助请联系我们！

 
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