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在与同事讨论性能,教学,发送错误报告或在邮件列表上搜索指导时,以及在Stack Overflow上,通常会询问可重复的示例并始终提供帮助.

您有什么建议创建优秀示例的提示？如何以文本格式粘贴r中的数据结构？您还应该包含哪些其他信息？

在另外还有其他招数来使用dput(),dump()或structure()？你什么时候应该包括library()或require()声明？其中保留字应避免一个,此外c,df,data等？

怎样才能成为一位伟大的[R重复的例子？

我试图实现类似于unlist的功能,但类型不会被强制转换为向量,但会返回包含保留类型的列表.例如:

flatten(list(NA, list("TRUE", list(FALSE), 0L))

应该回来

list(NA, "TRUE", FALSE, 0L)

代替

c(NA, "TRUE", "FALSE", "0")

将由...返回unlist(list(list(NA, list("TRUE", list(FALSE), 0L)).

从上面的例子中可以看出,扁平化应该是递归的.标准R库中是否有一个功能可以实现这一功能,或者至少还有一些其他功能可用于轻松有效地实现这一功能？

更新:我不知道从上面是否清楚,但非名单不应该被夷为平地,即flatten(list(1:3, list(4, 5)))应该返回list(c(1, 2, 3), 4, 5).

编辑:这个问题已经过时了.所述jsonlite软件包自动变平.

我正在处理具有基于记录的编码的在线数据流,通常使用JSON.API文档中已知对象的结构(即JSON中的名称),但是,值大多是可选的,并不存在于每个记录中.列表可以包含新列表,结构有时非常深.以下是一些GPS数据的一个非常简单的例子:http://pastebin.com/raw.php？i = yz6z9t25.请注意,在较低的行中,"l"由于没有GPS信号,对象丢失.

我正在寻找一种优雅的方法将这些对象展平成数据帧.我目前正在使用这样的东西:

library(RJSONIO)
library(plyr)

obj <- fromJSON("http://pastebin.com/raw.php?i=yz6z9t25", simplifyWithNames=FALSE, simplify=FALSE)
flatdata <- lapply(obj$data, as.data.frame);
mydf <- rbind.fill(flatdata)

这样可以完成工作,但是速度慢且容易出错.这种方法的一个问题是我没有使用我对数据中结构(对象名称)的了解; 相反,它是从数据推断出来的.当每个记录中都没有某个属性时,这会导致问题.在这种情况下,它根本不会出现在数据框中,而不是具有NA值的列.这可能导致下游问题.例如,我需要处理位置时间戳:

mydf$l.t <- structure(mydf$l.t/1000, class="POSIXct")

但是,如果数据集中l$t没有对象,则会导致错误.此外无论是as.data.frame和rbind.fill做事情很慢.示例数据集相对较小.有关更好实施的建议吗？一个强大的解决方案总是会产生一个数据帧,该数据帧具有相同顺序的相同列,并且只有行数变化.

编辑:在具有更多元数据的数据集下方.它的尺寸更大,嵌套更深:

obj <- fromJSON("http://www.stat.ucla.edu/~jeroen/files/output.json", simplifyWithNames=FALSE, simplify=FALSE)