Как создавать отличные воспроизводимые примеры в R

Создание отличного воспроизводимого примера в R

Создание отличного воспроизводимого примера в R требует тщательного внимания к представлению структуры данных, контексту кода и четкому описанию проблемы. Лучший подход сочетает минимальный код, воспроизводящий проблему, с правильно отформатированными данными и необходимой информацией об окружении, чтобы другие могли запустить ваш код именно так, как вы задумали, без пропущенных зависимостей или получения разных результатов.

Содержание

• Что делает воспроизводимый пример отличным?
• Методы представления данных
• Структура кода и контекст
• Необходимая информация об окружении
• Альтернативные методы обмена данными
• Распространенные ошибки и лучшие практики
• Собираем все вместе: Полный пример

Что делает воспроизводимый пример отличным?

Отличный воспроизводимый пример в R служит самодостаточным решением проблемы, который другие могут запустить именно в том виде, в котором он написан, чтобы понять и решить вашу задачу. Ключевые характеристики включают:

Минимализм: Пример должен содержать только код, необходимый для воспроизведения проблемы, устраняя ненужную сложность и зависимости. Это уважает время других и делает отладку более эффективной.

Четкость: Код должен быть хорошо структурирован с понятными именами переменных и комментариями, объясняющими ожидаемое поведение против фактического. Когда кто-то читает ваш пример, он должен сразу понять, что вы пытаетесь сделать.

Портативность: Пример должен работать в разных R-окружениях без необходимости специальной настройки, уникальных файлов данных или конкретных версий R, если только они не являются центральными для вашей проблемы.

Контекст: Хотя пример должен быть минималистичным, он должен предоставлять достаточно контекста о предметной области и вашем предполагаемом подходе, чтобы помочь другим понять более широкие последствия проблемы.

Отличный воспроизводимый пример подобен научному эксперименту - он должен быть воспроизводим в тех же условиях для получения последовательных результатов.

Методы представления данных

Правильное представление данных имеет решающее значение для воспроизводимости. При совместном использовании структур данных в текстовом формате у вас есть несколько эффективных методов:

Использование dput() для небольших и средних наборов данных

Функция dput() является вашим основным инструментом для создания воспроизводимых представлений объектов R:

# Создание примера data frame
df <- data.frame(
  x = 1:5,
  y = letters[1:5],
  z = rnorm(5)
)

# Использование dput для создания текстового представления
dput(df)
# Output:
# structure(list(x = 1:5, y = structure(1:5, .Label = c("a", "b", 
# "c", "d", "e"), class = "factor"), z = c(0.123, -0.456, 0.789, 
# -0.234, 0.567)), .Names = c("x", "y", "z"), row.names = c(NA, 
# -5L), class = "data.frame")

Для больших наборов данных используйте опцию dput(..., control = "all") для сохранения всех атрибутов:

dput(df, control = "all")

Использование dump() для нескольких объектов

Когда вам нужно поделиться несколькими связанными объектами, dump() более эффективен:

# Создание нескольких объектов
data1 <- matrix(1:9, nrow = 3)
data2 <- list(a = 1:3, b = "test")
result <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)

# Выгрузка их в файл
dump(c("data1", "data2", "result"), file = "mydata.R")

# Или в консоль
dump(c("data1", "data2"), "")

Использование structure() для прямого конструирования

Для очень простых объектов вы можете использовать structure() непосредственно в коде:

my_df <- structure(list(
  x = 1:5,
  y = structure(c("a", "b", "c", "d", "e"), .Label = c("a", "b", "c", "d", "e"), class = "factor"),
  z = c(0.123, -0.456, 0.789, -0.234, 0.567)
), .Names = c("x", "y", "z"), row.names = c(NA, -5L), class = "data.frame")

Работа с большими наборами данных

Для наборов данных, которые слишком велики для прямого вставления:

1. Используйте встроенные наборы данных: Ссылайтесь на встроенные наборы данных R, такие как mtcars, iris или airquality
2. Создавайте синтетические данные: Генерируйте аналогичные данные с той же структурой и характеристиками
3. Делитесь подмножеством: Используйте head() или sample() для создания представительного подмножества
4. Используйте внешние файлы: Предоставьте ссылку на общедоступный файл

# Пример использования встроенного набора данных
library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) + geom_point()

# Пример создания синтетических данных
set.seed(123)  # Важно для воспроизводимости!
synthetic_data <- data.frame(
  x = rnorm(100),
  y = rnorm(100, mean = 2*x + 1),
  group = sample(c("A", "B", "C"), 100, replace = TRUE)
)

Структура кода и контекст

Включение операторов библиотек

Всегда включайте операторы library или require для пакетов, от которых зависит ваш код:

# Хорошая практика
library(ggplot2)
library(dplyr)

# Ваш код здесь

Однако избегайте загрузки целых пакетов, если вам нужны только определенные функции:

# Лучше для минимальных примеров
library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) + geom_point()

# Еще лучше - использование конкретных функций
ggplot2::ggplot(mtcars, ggplot2::aes(wt, mpg)) + ggplot2::geom_point()

Соглашения об именовании переменных

Используйте понятные, описательные имена переменных, которые объясняют назначение данных:

# Хорошо
customer_data <- read.csv("customers.csv")
analysis_results <- lm(spend ~ age + income, data = customer_data)

# Избегайте - неясные имена
df <- read.csv("customers.csv")
res <- lm(y ~ x1 + x2, data = df)

Организация кода

Структурируйте ваш код с четкими разделами:

# 1. Загрузка необходимых пакетов
library(dplyr)

# 2. Создание или загрузка данных
my_data <- data.frame(
  category = c("A", "B", "A", "C"),
  value = c(10, 20, 15, 25)
)

# 3. Воспроизведение проблемы
# Ожидаемое: Все значения должны быть числовыми
# Фактическое: Значения категории 'C' отсутствуют
result <- my_data %>%
  group_by(category) %>%
  summarize(total = sum(value))

Зарезервированные слова, которых следует избегать

Помимо очевидных c, df, data, избегайте других зарезервированных слов R:

• if, else, for, while, repeat, function (как имена переменных)
• TRUE, FALSE, NULL, NA, NaN, Inf
• break, next, in
• library, require, source, data
• Распространенные имена функций, такие как sum, mean, sd, var, lm, glm

# Плохо - использование зарезервированных слов
if <- c(1, 2, 3)  # Это вызовет ошибки
mean <- function(x) sum(x)/length(x)  # Переписывает встроенную функцию

# Хорошо - использование описательных имен
condition_vector <- c(1, 2, 3)
custom_mean <- function(x) sum(x)/length(x)

Необходимая информация об окружении

Информация о сессии R

Включайте вашу версию R и версии пакетов, когда это уместно:

R.version.string
# [1] "R version 4.3.1 (2023-06-16) -- "Beagle Scouts""

sessionInfo()
# R version 4.3.1 (2023-06-16)
# Platform: x86_64-w64-microsoft-windows-gnu (64-bit)
# Running under: Windows 10 x64 (build 19045)

# Locale:
#   LC_COLLATE=English_United States.1252  LC_CTYPE=English_United States.1252 
#   LC_MONETARY=English_United States.1252 LC_NUMERIC=C                   
#   LC_TIME=English_United States.1252    

# Package version:
#   ggplot2_3.4.3      dplyr_1.1.3      tidyr_1.3.0

Установка случайных семян

Когда ваш код включает случайные процессы, установите случайное семя для воспроизводимости:

# Установка семени перед случайными операциями
set.seed(123)
random_data <- rnorm(10)

# Для нескольких случайных процессов используйте разные семена
set.seed(456)
training_indices <- sample(1:100, 70)
set.seed(789)
test_indices <- sample(1:100, 30)

Специфика операционной системы

Упомяните, если ваша проблема специфична для платформы:

# Эта проблема возникает в Windows, но не в macOS
# R version 4.3.1 (2023-06-16) -- "Beagle Scouts"
# Running under: Windows 10 x64 (build 19045)

Альтернативные методы обмена данными

Форматы JSON и CSV

Для табличных данных CSV или JSON могут быть более читаемыми:

# Формат CSV
data_text <- "x,y,z
1,a,0.123
2,b,-0.456
3,c,0.789
4,d,-0.234
5,e,0.567"

# Чтение из текста
df <- read.csv(textConnection(data_text))

Пользовательские функции для сложных объектов

Для сложных объектов создайте функции для их восстановления:

# Вместо вставки большого вывода dput
create_test_data <- function() {
  data.frame(
    id = 1:100,
    value = rnorm(100),
    category = sample(c("A", "B", "C"), 100, replace = TRUE),
    stringsAsFactors = FALSE
  )
}

# Использование в примере
test_data <- create_test_data()

Практика разработки пакетов

Для долгосрочной воспроизводимости рассмотрите практику разработки пакетов:

# Используйте usethis для структуры пакетов
usethis::create_package("myreproducibleexample")

# Используйте devtools для контроля версий
devtools::use_git()
devtools::use_github()

Распространенные ошибки и лучшие практики

Распространенные ошибки, которых следует избегать

1. Включение ненужного кода: Удалите все, что не нужно для воспроизведения проблемы
2. Использование абсолютных путей к файлам: Всегда используйте относительные пути или создавайте данные в коде
3. Забыть установить случайные семена: Случайные процессы дают разные результаты
4. Использование локальных наборов данных: Создавайте синтетические данные или используйте встроенные наборы данных
5. Отсутствие зависимостей пакетов: Всегда включайте операторы library()
6. Перезапись встроенных функций: Избегайте использования зарезервированных слов в качестве имен переменных

Чек-лист лучших практик

• [ ] Запустите ваш пример из свежей R-сессии, чтобы убедиться, что он работает
• [ ] Удалите все предупреждения и сообщения, если они не относятся к проблеме
• [ ] Протестируйте ваш пример на другой машине, если это возможно
• [ ] Включите ожидаемый и фактический вывод
• [ ] Используйте осмысленные имена переменных
• [ ] Делайте его как можно проще, но все еще воспроизводящим проблему
• [ ] Добавьте комментарии, объясняющие, что делает каждый раздел
• [ ] Включите четкое описание проблемы

Вопросы производительности

Для вопросов, связанных с производительностью, включите информацию о системе:

# Информация о системе
Sys.info()

# Бенчмарк кода
library(microbenchmark)
microbenchmark(
  base_approach = sum(1:1000000),
  dplyr_approach = dplyr::summarise(tibble(x = 1:1000000), total = sum(x))
)

Собираем все вместе: Полный пример

Вот шаблон отличного воспроизводимого примера:

# Заголовок: Проблема с dplyr group_by и summarise при использовании факторов

# Информация об окружении
R.version.string
# [1] "R version 4.3.1 (2023-06-16) -- "Beagle Scouts""
packageVersion("dplyr")
# [1] '1.1.3'

# Загрузка необходимых пакетов
library(dplyr)

# Создание воспроизводимых данных
set.seed(123)  # Для воспроизводимости
test_data <- data.frame(
  id = 1:10,
  category = sample(c("A", "B", "C"), 10, replace = TRUE),
  value = rnorm(10),
  stringsAsFactors = FALSE  # Современное значение по умолчанию в R
)

# Ожидаемое поведение: Группировка по категории и суммирование значений
# Ожидаемый вывод должен содержать 3 строки (по одной для каждой категории)
# Фактическое поведение: В результатах присутствуют только 2 категории

# Воспроизведение проблемы
result <- test_data %>%
  group_by(category) %>%
  summarise(total_value = sum(value))

# Показ проблемы
print("Исходные данные:")
print(test_data)
print("Результат группировки:")
print(result)
print("Проблема: Категория 'C' отсутствует в результатах")

# Дополнительный контекст: Это происходит при использовании dplyr >= 1.1.0
# и когда данные имеют смешанные символьные/факторные столбцы

Этот пример следует всем лучшим практикам:

• Четкий заголовок и описание
• Информация об окружении
• Загружены необходимые пакеты
• Созданы воспроизводимые данные
• Объяснено ожидаемое против фактического поведения
• Минимальный код, сфокусированный на проблеме
• Комментарии, объясняющие каждый шаг

Заключение

Создание отличного воспроизводимого примера в R - это и искусство, и наука, требующие внимания к деталям и учета вашей аудитории. Ключевые выводы включают:

1. Минимизируйте безжалостно: Включайте только код, необходимый для воспроизведения вашей проблемы, удаляя всю ненужную сложность и зависимости.

2. Представляйте данные правильно: Используйте dput() для небольших наборов данных, создавайте синтетические данные для больших, и всегда устанавливайте случайные семена при работе со случайными процессами.

3. Предоставляйте контекст: Включайте операторы библиотек, информацию о сессии R и четкие описания ожидаемого против фактического поведения.

4. Следуйте соглашениям об именовании: Используйте описательные имена переменных и избегайте зарезервированных слов R, чтобы предотвратить конфликты с встроенными функциями.

5. Тщательно тестируйте: Запустите ваш пример из свежей R-сессии, чтобы убедиться, что он работает как задумано, прежде чем делиться им с другими.

Следуя этим практикам, вы будете создавать воспроизводимые примеры, которые помогут другим понять и решить ваши проблемы более эффективно, будь то сообщение об ошибках, запрос помощи или обмен знаниями с коллегами.

Помните, что хорошо продуманный воспроизводимый пример не только решает вашу непосредственную проблему, но также служит учебным ресурсом для всего сообщества R. Время, которое вы инвестируете в создание четкого, воспроизводимого примера, окупится более быстрыми, точными и полезными ответами от других.

Источники

1. R Debugging - The Art of Debugging R Code
2. Stack Overflow - How to make a great R reproducible example
3. R Packages - Chapter on Reproducible Examples
4. Advanced R - Chapter on Subsetting
5. R for Data Science - Data Import Chapter