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制作 的最佳方法之一question reproducible 是使用内置数据集之一。使用 data()
然而,令人沮丧的是,因为没有提供有关数据集结构的信息。
如何快速查看可用数据集的结构?
最佳答案
以下功能可能会有所帮助:
dataStr <- function(fun=function(x) TRUE)
str(
Filter(
fun,
Filter(
Negate(is.null),
mget(data()$results[, "Item"], inh=T, ifn=list(NULL))
) ) )
> dataStr(is.matrix)
List of 8
$ WorldPhones : num [1:7, 1:7] 45939 60423 64721 68484 71799 ...
..- attr(*, "dimnames")=List of 2
.. ..$ : chr [1:7] "1951" "1956" "1957" "1958" ...
.. ..$ : chr [1:7] "N.Amer" "Europe" "Asia" "S.Amer" ...
$ occupationalStatus : 'table' int [1:8, 1:8] 50 16 12 11 2 12 0 0 19 40 ...
..- attr(*, "dimnames")=List of 2
.. ..$ origin : chr [1:8] "1" "2" "3" "4" ...
.. ..$ destination: chr [1:8] "1" "2" "3" "4" ...
$ volcano : num [1:87, 1:61] 100 101 102 103 104 105 105 106 107 108 ...
--- 5 entries omitted ---
> dataStr(is.data.frame)
List of 42
$ BOD :'data.frame': 6 obs. of 2 variables:
..$ Time : num [1:6] 1 2 3 4 5 7
..$ demand: num [1:6] 8.3 10.3 19 16 15.6 19.8
..- attr(*, "reference")= chr "A1.4, p. 270"
$ CO2 :Classes ‘nfnGroupedData’, ‘nfGroupedData’, ‘groupedData’ and 'data.frame': 84 obs. of 5 variables:
..$ Plant : Ord.factor w/ 12 levels "Qn1"<"Qn2"<"Qn3"<..: 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 ...
..$ Type : Factor w/ 2 levels "Quebec","Mississippi": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
..$ Treatment: Factor w/ 2 levels "nonchilled","chilled": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
..$ conc : num [1:84] 95 175 250 350 500 675 1000 95 175 250 ...
..$ uptake : num [1:84] 16 30.4 34.8 37.2 35.3 39.2 39.7 13.6 27.3 37.1 ...
--- 40 entries omitted ---
> dataStr(function(x) is.atomic(x) && is.vector(x) && !is.ts(x))
List of 4
$ euro : Named num [1:11] 13.76 40.34 1.96 166.39 5.95 ...
..- attr(*, "names")= chr [1:11] "ATS" "BEF" "DEM" "ESP" ...
$ islands: Named num [1:48] 11506 5500 16988 2968 16 ...
..- attr(*, "names")= chr [1:48] "Africa" "Antarctica" "Asia" "Australia" ...
$ precip : Named num [1:70] 67 54.7 7 48.5 14 17.2 20.7 13 43.4 40.2 ...
..- attr(*, "names")= chr [1:70] "Mobile" "Juneau" "Phoenix" "Little Rock" ...
$ rivers : num [1:141] 735 320 325 392 524 ...
关于r - 如何快速检查内置数据集 (PSA)?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28863686/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!