如何获取R中内置数据集的列表？

有人可以帮助您获取内置数据集及其依赖项包的列表吗？

在R中查找包含的数据集有几种方法：

1:使用

data（）

将为您提供所有加载包的数据集列表（而不仅仅是

数据集
包中的数据集）；数据集按包排序

2:使用
数据（package=.packages（all.available=TRUE））
将为您提供计算机上可用软件包（即未加载的软件包）中所有数据集的列表

3:使用
data（package=“packagename”）
将为您提供该特定包的数据集，因此
data（package=“plyr”）
将为您提供
plyr
包中的数据集


如果您想知道数据集位于哪个包中（例如
acme
dataset），可以执行以下操作：

dat <- as.data.frame(data(package = .packages(all.available = TRUE))$results)
dat[dat$Item=="acme", c(1,3,4)]

我通常还需要知道哪些数据集结构可用，因此我在我的数据库中创建了
dataStr

编辑：要获得更多信息输出，并将其用于卸载的软件包或搜索路径上的所有软件包，请使用修订后的在线版本

source("https://raw.githubusercontent.com/brry/berryFunctions/master/R/dataStr.R")

跑

在R Studio控制台中，您将在右侧的tidy Help选项卡中获得所有可用的数据集。
这里是Vincent Arel Bundock教授维护的全面的R软件包数据集列表。

Rdatasets是一个由1200多个最初创建的数据集组成的集合
与统计软件环境R和一些
它的附加包。目标是使这些数据更广泛
可用于教学和统计软件开发

尝试使用
data（）
您可能需要
ls（“包：数据集”）
获取
数据集中所有“内置”数据集的名称。谢谢@akrun。。。这起作用了。。。data（）从包“dataset”返回数据帧，“data（package=.packages（all.available=TRUE））”从所有包返回内置数据帧。如何查找数据帧的包？从某种意义上说，如果我知道一个数据帧，我如何知道它是在哪个包中创建的。对于某些数据集，您可以使用“help”函数，它显示该数据集来自的包。例如：“？iris”。很好，不过如果您希望它与其他软件包一起使用，则需要对其进行一些修改
dataStr（“colorspace”）#get（x）中出错：找不到对象“USSouthPolygon”
（即使
colorspace:：USSouthPolygon
有效，我也看到了这一点。）快速解决方案：首先
库（colorspace）
。更好的解决方案现在是在线的，但代码太长，无法在这里复制粘贴。感谢您提供此答案/链接！
dataStr <- function(package="datasets", ...)
  {
  d <- data(package=package, envir=new.env(), ...)$results[,"Item"]
  d <- sapply(strsplit(d, split=" ", fixed=TRUE), "[", 1)
  d <- d[order(tolower(d))]
  for(x in d){ message(x, ":  ", class(get(x))); message(str(get(x)))}
  }
dataStr()

[...]

warpbreaks:  data.frame
'data.frame':   54 obs. of  3 variables:
 $ breaks : num  26 30 54 25 70 52 51 26 67 18 ...
 $ wool   : Factor w/ 2 levels "A","B": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ tension: Factor w/ 3 levels "L","M","H": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ...

WorldPhones:  matrix
 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" ...

WWWusage:  ts
 Time-Series [1:100] from 1 to 100: 88 84 85 85 84 85 83 85 88 89 ...

source("https://raw.githubusercontent.com/brry/berryFunctions/master/R/dataStr.R")

help(package = "datasets")