有一半的时间，在没有模式的情况下，即使我在R studio中增加了max.print和全局选项，我也会从输出中省略行。详细信息如下：
我正在大型数据集上运行一个lmer模型(超过100000个14个变量的观测值)，包含以下包：lme4、lmerTest、tidyverse、lsmeans
我有几个单独运行的数据集，但这些数据集在设计上没有什么不同，它们都来自同一个母数据集。我只是删除了每个数据集中的某些行，以回答不同的问题。每个数据集中的变量包括小时、位置、日期、深度、温度和满足假设的转换深度。
出于某种原因，在我运行lsmeans()函数以获得成对比较后，有一半时间会省略行：[达到getOption("max.print")--省略110行]
示例代码：
ft.model = lmer(dep.variable ~ fixed.factor + (1|random.factor), data = dataset)
anova(ft.model)
plot(ft.model, main = "residuals/fitted ft.model")
lsmeans(ft.model, pairwise~fixed.factor, adjust = "Tukey", max.print = 9999)
我的一些变量看起来是这样的：
ft.hrdepth = lmer(depth ~ hr + (1|FishID), data = all)
anova(ft.hrdepth)
plot(ft.hrdepth, main = "residuals/fitted ft.hrdepth")
lsmeans(ft.hrdepth, pairwise~hr, adjust = "Tukey", max.print = 9999)
我已经尝试添加max.print参数，并增加到10000、10000000、9999、99999999、Inf和其他组合。我还进入了RStudio设置，并将显示的行数限制更改为类似的数字：工具>全局选项>代码>显示>控制台中显示的行长度限制为：1000000
我还将lsmeans制作成了一个对象，并使用print()函数打印输出或仅打印对比度，但仍然没有成功：
pws = lsmeans(ft.model, pairwise~fixed.factor, adjust = "Tukey", max.print = 9999)
print(pws)
pwss = pws[[contrasts]]
print(pwss)
我反复尝试使用相同的确切数据集和不同的数据集，但完全没有发现为什么它有时省略行，有时不省略行的模式。
我无法在控制台或R Markdown文件底部查看lsmeans输出。(请注意，当我使用R脚本文件而不是R mardown文件时，我也会得到相同的结果=我获得所有行的时间只有1/2)。请帮忙！我能保证看到所有行的唯一方法是将lsmeans对比度输出导出到csv文件，这效率非常低，也没有帮助，因为我还理想地将所有结果编织到一个文档中：
pws = lsmeans(ft.model, pairwise~fixed.factor, adjust = "Tukey", max.print = 9999)
pwss = pws[[contrasts]]
write.csv(pwss,file = "pwss.csv")
仅供参考，我使用RStudio版本1.1.419和R i386 3.4.3我的电脑是HP windows 10 Pro 64位操作系统
示例数据集：
结构(列表(X＝c(1L，15L，20L，26L，35L，44L，55L，66L，77L，88L、99L、1111L、44444 l、77777 l、8888L、999L、2222L、4444L、55555 l，66666升、777升、88888升、99999升、11111升、57890升、23456升、9675升，129873L、22222 l、333L、5555L、123434L、99944L、88833L、77744L，66655L、55544L、44433L、33322L、22211L、134534L、111111L、121111L，131111L、141111L、151111L、161111L、123111L、33444L、5566L、6677L，9988L、33888L、87878L、148483L、139847L、34231L、34200L)，原始日期=结构(c(1L，1L，1L，2L、3L、13L、15L、1L、18L、19L、8L、14L、10L、7L、23L、9L、1ll，4L、22L、19L、18L、16L、15L、13L、12L、11L、9L、24L、20L、21L，23L、25L、27L、28L、22L、11L、4L、5L、7L、11L、17L、26L、25L，11L，11L)，.Label=c("2012年1月10日"，"2012年2月10日，"2012年3月10日"，"2012年4月10日"、"2012年5月10日，"2012年6月10日"、"2012年7月10日，"2012年10月14日"、"2012年11月2日"、，"2012年3月11日"、"2012年8月11日，"2012年11月15日"、"2012年9月11日"、，"11/25/2012"、"11/29/2012"、"12/03/2012"、《12/04/2012》、"12/08/2012"，"2012年10月12日"、"2012年12月13日"、)，class="factor")，OrigTime=结构(c(1L，5L，6L，8L，9L、11L、13L、18L、22L、25L、27L、32L、47L、3L、2L、52L、33L，40L、39L、21L、4L、45L、48L、7L、28L、14L、16L、55L、23L、44L，49L、19L、30L、24L、41L、15L、29L、42L、20L、10L、17L、26L、31L，38L、56L、36L、50L、43L、57L、51L、46L、35L、12L、37L、54L、34L，58L，53L)，.Label=c("00:03:39"，"00:10:58"，"00-31:07"，"00.41:09"，"01:24:09"01:48:18"02:10:49"02:17:49"03:33:44"04:41:53"，"04:47:35"05:13:35"05:52:04"06:04:16"06:27:49"06:45:23"，"06:57:49"、"07:03:07"、"0.7:03:26"、"07：19:39"、"7：25:02"、"08：12:43"，"08:37:03"08:44:48"09:27:02"09:30:58"10:41:49"10:52:47"，"11:09:06"11:10:01"11:12:46"11:15:04"11:34:46"11:359:42"，"12:02:58"12:36:34"12:39:42"13:20:47"13:45:05"13:50:05"，"13:51:44"14:04:15"14:47:51"14:51:57"15:23:14"15:37:53"，"15:49:09"16:08:00"16:10:44"16:37:25"17:34:17"18:17:16"，"19:34:03"20:23:36"20:40:22"21:20:51"21:27:49"22:44:33")，class="factor")，OrigDateTime=结构(c(1L，3L，4L，9L、10L、11L、12L、13L、14L、15L、5L、6L、26L、35L、31L、8L，19L、27L、39L、47L、2L、40L、43L、34L、45L、18L、33L、58L、17L，7L、28L、56L、42L、41L、36L、46L、38L、25L、24L、16L、48L、44L，54L、57L、50L、52L、53L、55L、21L、29L、30L、32L、23L、37L、51L，49L，22L，20L)，.Label=c("2012年1月10日0:03:39"，"2012年10月1日0:41:09"，"2012年1月10日1:24:09"，"2012年10月1日1:48:18"，"2010年1月1日10:41:49"，"2012年1月10日11:15:04"，"2012年10月1日14:51:57"，"2010年1月18日17:16"，"2012年1月10日2:17:49"，"2012年10月1日3:33:44"，"2010年1月4日4:47:35"，"2012年1月10日5:52:04"，"2012年10月1日7:03:07"，"2010年1月1日8:12:43"，"2012年1月10日9:27:02"，"2012年10月14日4:41:53"，"2014年10月8日8:37:03"，"2012年10月15日6:04:16"，"2012年2月10日11:34:46"，"2011年10月21日19:34:03"，"2012年10月21日21时27分49秒"，"2012年12月21日22时44分33秒"，"2012年10月21日7:19:39"，"2012年12月27日14:04:15"，"2010年10月27日15:49:09"，"2012年10月3日13:50:05"，"2012年4月10日16:10:44"，"2010年4月4日17:34:17"，"2012年5月10日15:37:53"，"2012年6月10日0:10:58"，"2017年7月10日12:02:58"，"2012年7月10日6:45:23"，"2012年8月10日2:10:49"，"12年11月15日0:31:07"，"2012年11月15日13:51:44"，"2012年12月19日12:39:42"，"2011年2月11日11:09:06"，"2012年2月11日13:45:05"，"2012年11月20日15:23:14"，"2011年11月2日8:44:48"，"2012年11月25日11:10:01"、"2012年12月25日16:08:00"、"2011年11月29日9:30:58"，"2012年11月3日10:52:47"，"2012年8月11日6:27:49"，"12年11月8日7:25:02"，"2012年10月12日6:57:49"，"2012年13月12日11:59:42"，"12月13日21:20:51"，"12/17/2012 20:23:36"，"12/18/2012 12:36:34"，"2012/12/23 16:37:25"，"2012年12月3日11:12:46"，"2012年4月12日14:47:51"，"12月4日7:03:26"，"12/8/201213:20:47"，"12/8/2012 20:40:22")，class="factor")，TimeSerial=c(41183.00253472241183.058437541183.0752083333，41183.0957060185、41183.1484259259、41183.1997106482、41183.2444907407，41183.2938310185、41183.3421643519、41183.3937731481、41183.44570060185，41183.4687962963、41209.659131944、41228.021687963、41188.0076157407，41183.7619907407、41184.4824768519、41185.5764467593、41215.572974537，41221.309050925941183.0285763889 41233.6411342593 41238.6722222222，41190.0908449074、41216.4533217593、41197.252962963、41189.2815162037，41251.8613657407、41196.3590625、41183.6194097222、41186.6741203704，41247.2940509259、41238.4658293519、41233.364444444、41228.5775925926，41221.2693171296、41215.4646527778、41209.5862847222、41203.3053125，41196.1957523148、41253.290150463、41242.3965046296、41246.4671990741，41251.55609953741256.88947916641261.52539351841266.6926504629，41247.6165625、41203.8943171296、41186.7321412037、41187.6513078704，41189.5020601851、41203.2177662037、41232.5275694444、41260.8497222222，41256.4997916667、41203.9476041667、41203.8153125)、DateNum＝c(41183L，41183L、41183L和41183L，41183l41183l41283l41209l 41228L 41188L 41183L 41184L，41185L、41215L、41221L、41183L、41233L、41238L、41190L、41216L，41197L、41189L、41251L、41196L、41183L、41186L、41247L、41238L，41233L、41228L、41221L、41215L、41209L、41203L、41196L、41253L，41242L、41246L、41251L、41256L、41261L、41266L、41247L、41203L，41186L、41187L、41189L、41203L、41232L、41260L、41256L、41203 l，41203L)，TimeNum=c(0.0025347220.05843750.0752083333，0.0957060185、0.1484259259、0.1997106482、0.2444907407、0.2938310185，0.3421643519、0.3937731481、0.4457060185、0.4687962963、0.6591319444，0.0216087963、0.0076157407、0.7619907407、0.4824768519、0.5764467593，0.572974537、0.3090509259、0.0285763889、0.6411342593、0.6722222222，0.0908449074、0.4533217593、0.252962963、0.2815162037、0.8613657407，0.3590625、0.6194097222、0.6741203704、0.2940509259、0.4652893519，0.3644444444、0.5775925926、0.2693171296、0.4646527778、0.5862847222，0.3053125、0.1957523148、0.290150463、0.3965046296、0.4671990741，0.556099537、0.8894791667、0.5253935185、0.692650463、0.6165625，0.8943171296、0.7321412037、0.6513078704、0.5020601852、0.2177662037，0.5275694444、0.8497222222、0.4997916667、0.9476041667、0.8153125)，深度=c(19.34,19.34,19.12,18.46,19.34,19.3419.34,19.34，19.12、18.9、19.12、18.02、20.88、21.1、20.44、20.22、20.44，17.36,18.9,20,17.8,18.917.36,19.34,16.92,20.22，20.22、20、9.89、19.56、18.68、20、11.9、20.22、19.56和21.1，16.7、20、21.1、19.56、16.92、20.22、18.24、17.36、20.66，10.3、20.88、19.34、21.32、16.26、17.58、18.46、20、18.46，17.58、9.45、10.8、18.68、18.46)，FishID＝c(5593L、5593L，5593L、5593L和5593L，7510L，7513L，7508L，7510L、7509L、7501L、7508L、7511L、5593L，7508L、7501L、5593L、7502L、7513L、7500 1l、750 1l、550 3l、750 8l，6747L、7501L、7514L、5593L、7501L、7505L、5593L、7511L、751 3l，5593L、7508L、6747L、7510L、7512L、7509L、7508 l、7501L、7496L，7510L、5593L、7501L、7501L、7503L、7502L、7514L、5593L、5593L，7508L，7508L)，位置=结构(c(1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1 L，1L、1L、1 L、1 L，1 L)，.Label="PM"，class="factor")，温度=c，28.6，28.6，28.6，28.6.27，24.1，28，28.6.28.6，28.2，25.3，25.8、28.7、22.6、22.7、27.5、25.5、27.6、27.7、22.5、27.8，28.6、27.9、21.6、22.6、22.6和23.7、26、25.7、27、27.9和27.8，22.7、22、21.7、22.4、20.8、21.4、21.8、21.6、27.8、28、27.8，27.7，27.9，22.6，21.6，20.7，27.8，27.7)，hr=结构(c(1L，2L、2L、3L、4L、5L、6L、8L、9L、10L、11L、12L、16L、1L、1L，19L、12L、14L、14L、8L、1L、16L、17L、3L、11L、7L、7L、21L，9L、15L、17L、8L、12L、9L、14L、7L、12L、15L，8L、5L、7L，10L、12L、14L、22L、13L、17L、15L、22L、18L、16L、13L、6L，13L，21L，12L，23L，20L)，.Label=c("01:00:00"，"02:00:00"，"03:00:00"，"04:00:00"，"05:00:00，"06:00:00，"08:00:00"、"09:00:00"one_answers"10:00:00"，"11:00:00"或"12:00:00"，"13:00:00"、"14:00:00"one_answers"15:00:00"，"16:00:00"或"17:00:00"，"18:00:00"、"19:00:00"one_answers"20:00:00"，"21:00:00"或"22:00:00"，"23:00:00")，class="factor")、sqrtdepth=c(4.3977266854592，4.3977266854592、4.37264222181509、4.29651021178817、4.3977266853592，4.3977266854592、4.3977266853592、43.7264222181509、4.34741302385683，4.37264222181509、4.24499705535823、4.56946386351834、4.59347363114234，4.52106182218293、4.49666543118342、4.5210618221 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301.3696，374.0356、286.286408.8484408.8484400、97.8121、382.5936，348.9424、400、141.61、408.8484、382.5936、445.21、278.89，400445.21 382.5936 286.2864408.8484332.6976301.3696，426.8356、106.09、435.9744、374.0356、454.5424、264.3876，309.0564340.7716400340.7716309.056489.30251166.64，348.9424340.7716)，cudepth=c(7233.8485047233.848504，6989.782528、6290.643736、7233.848504、7233.8485 04、72338.48504，6989.7825286751.2696989.7825281851.4146089103.145472，9393.9318539.7011848266.9146488539.7011845231.776256，6751.26980005639.7526751.2695231.77627233.848504，4843.965888、8266.914648、8266.9146、8000、967.361669，7483.530816、6518.244032、8000、1685.159、8266.914648、7483.530816，9393.9314657.4638000 9393.9317483.530816 4843.965888，8266.9146486068.40422423177762568818.4234961092.727，9103.145477233.848504 9690.843968 4298.942376 5433.211512，6290.643736、8000、6290.6437365433.211512、843.908625，1259.712、6518.244032、6290.643736)，class="data.frame"，row.names=c(NA，-58L))
我喜欢任何意见！
您应该使用指定max.print选项
options('max.print' = 100000) # or whatever value you want
getOption('max.print')
[1] 100000
执行lsmeans(stuff, max.print = 10000)时，实际上是将max.print的参数(而不是选项)传递给emmeans包中的其他函数。这就是lsmeans的...自变量的含义(请参见?lsmeans::lsmeans)。在这种情况下，无论max.print被传递到什么，都不会改变getOption('max.print')中的值。您也可以执行lsmeans(stuff, some_random_arg = 'whatever i want')而不返回任何错误，但这完全没有意义。
您可以通过修改您的Rprofile将更改从一个会话转移到另一个会话。这个问题和这个问题可能有助于你朝着正确的方向前进，这样你就不必每次启动新的R会话时都不断更改max.print选项。通过RStudio可能有另一种方法，但我对该平台不够熟悉，无法提供帮助。