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我经常告诉我的同事和其他程序员一些我在R中使用的简单的东西，它们可以帮助我完成需要改进的任务。这些方法从简单的快捷方式、鲜为人知的函数到方便的小技巧都有。
由于R生态系统如此丰富且不断增长，人们往往会错过一些能够帮助他们完成任务的事情。所以我经常得到一些惊讶的反应，就像我从来不知道那样！
这里有十件让我的生活更轻松的事情。如果你已经全部了解它们，很抱歉浪费你的阅读时间，请考虑添加一些评论，其中包含你认为对其他读者有益的其他内容。
我喜欢swith（）。它基本上是根据另一个变量的值来选择其值的if语句的一个方便的缩写。我发现当我编写代码时，根据您先前的选择需要加载不同的数据集时，它特别有用。例如，如果您有一个名为animal的变量，并且您想要根据动物是狗、猫还是兔子加载不同的数据集，您可以写下：
data <- read.csv( switch(animal, "dog"="dogdata.csv", "cat"="catdata.csv", "rabbit"="rabbitdata.csv") )
这在Shiny应用程序中特别有用，您可能希望根据一个或多个输入菜单选项加载不同的数据集甚至环境文件。
这不仅仅是一个R技巧，更多是关于RStudio IDE的更多内容，但是可用于常用命令的快捷键非常有用，可以节省大量的输入时间。我最喜欢的是Ctrl + Shift + M用于管道运算符％>％，用Alt + - 用于赋值运算符< - 。如果你想看到一整套这些很棒的快捷方式，只需在RStudio中键入Atl + Shift + K即可。
如果您希望快速启动Shiny仪表板，并且操作简单，那么flexdashboard软件包可以满足您的一切需求。它提供了简单的HTML快捷方式，可以轻松构建侧边栏，并将显示组织成行和列。它还有一个超级灵活的标题栏，您可以将应用程序组织到不同的页面，并放入图标和指向Github代码或电子邮件地址或其他任何内容的链接。作为在RMarkdown中运行的软件包，它还允许您将所有应用程序保存在一个Rmd文件中，而不是需要将其分解为单独的服务器和UI文件，例如shinydashboard。每当我需要创建仪表板的简单原型版本，然后再将其转移到更高级的设计时，我就会使用flexdashboard。我经常可以使用flexdashboard在一小时内启动并运行仪表板。
R Shiny开发可能令人沮丧，特别是当您收到通用错误消息时，无法帮助您了解底层出现的问题。随着Shiny的发展，越来越多的验证和测试功能被添加，以帮助更好地诊断和警告特定发生的错误。req（）函数允许您阻止操作发生，除非环境中存在另一个变量，但是静默地执行操作而不显示错误。因此，您可以使UI元素的显示以先前的操作为条件。例如，参考我上面的例子1：
output$go_button <- shiny::renderUI({
# only display button if an animal input has been chosen
shiny::req(input$animal)
# display button
shiny::actionButton("go",
paste("Conduct", input$animal, "analysis!")
)
})
在呈现输出之前进行validate（）检查，并且如果某个条件未满足，则允许您返回定制的错误消息，例如，如果用户上载了错误的文件：
# get csv input file
inFile <- input$file1
data <- inFile$datapath
# render table only if it is dogs
shiny::renderTable({
# check that it is the dog file, not cats or rabbits
shiny::validate(
need("Dog Name" %in% colnames(data)),
"Dog Name column not found - did you load the right file?"
)
data
})
如果要共享需要登录凭据到数据库之类的代码，则可以使用系统环境来避免将这些凭据发布到Github或其他可能存在风险的空间。您可以将凭据作为命名环境变量放在R会话中，例如：
然后在共享脚本中，您可以使用这些环境变量登录。例如：
# get csv input file
inFile <- input$file1
data <- inFile$datapath
# render table only if it is dogs
shiny::renderTable({
# check that it is the dog file, not cats or rabbits
shiny::validate(
need("Dog Name" %in% colnames(data)),
"Dog Name column not found - did you load the right file?"
)
data
})
更方便的是，如果你经常使用这些凭证，你可以在操作系统中将它们设置为环境变量，这样当你在R中工作时它们总是可用，但你不必在你的代码中显示它们。
您的代码可能不像您所希望的那样整洁，您没有时间对其进行编辑。stylerpackage具有许多功能，允许自动重新编码代码以匹配tidyverse风格。它非常简单，就像在你的凌乱脚本上运行styler :: style_file（），它将为你做很多（虽然不是全部）工作。
所以你写了一个可爱的R Markdown文档，你已经分析了很多关于狗的事实。然后你会被告知 - '不，我对猫更感兴趣。如果将R标记文档参数化，则只需一个命令就可以自动生成关于猫的类似报告。
您可以通过在R Markdown文档的YAML标题中定义参数，并为每个参数赋值来完成此操作。例如：
现在，您可以将这些变量写入文档中的R代码，如params 和
years_of_study。如果您正常编织文档，它将根据值变量使用这些参数的默认值进行编织。但是，如果您通过在RStudio的Knit下拉列表中选择此选项来编织参数（或使用knit_with_parameters（）），则会出现一个可爱的菜单选项，您可以在编织文档之前选择参数。
用参数编织
revealjs是一个包，它允许您使用带有嵌入式R代码的直观幻灯片导航菜单以HTML格式创建精美的演示文稿。它可以在R Markdown中使用，并且具有非常直观的HTML快捷方式，允许您使用各种样式选项创建漂亮幻灯片的嵌套逻辑结构。演示文稿是用HTML表示的，这意味着人们可以通过他们的平板电脑或手机听你说话，这非常方便。您可以通过安装包然后在YAML标头中调用它来设置revealjspresentation。这是我最近使用revealjs发表的演讲的YAML标题示例
-- title: "Exporing the Edge of the People Analytics Universe" author: "Keith McNulty" output: revealjs::revealjs_presentation: center: yes template: starwars.html theme: black date: "HR Analytics Meetup London - 18 March, 2019" resource_files: - darth.png - deathstar.png - hanchewy.png - millenium.png - r2d2-threepio.png - starwars.html - starwars.png - stormtrooper.png ---
这是一个示例页面。您可以在此处找到代码和演示文稿hr_meetup_london/presentation.Rmd at master · keithmcnulty/hr_meetup_london · GitHub
使用revealjs轻松进行在线演示
大多数人没有充分利用R Shiny中提供的HTML标签。有110个标签提供各种HTML格式和其他命令的快捷方式。最近我构建了一个应用程序，花了很长时间来执行任务。知道用户在等待它完成时可能会出现多任务，我使用标签$ audio让应用程序大肆宣传，以便在任务完成时提醒用户。
这个赞美包非常简单但也很棒，给用户带来了好评。虽然这看起来像是毫无意义的自我钦佩，但它实际上在编写R包时非常有用，如果他们做正确的事情，例如如果一个过程成功完成，你可以向某人提供赞美或鼓励。您也可以将它放在复杂脚本的末尾，以便在成功运行时为您提供额外的快乐。
最初我是一名纯数学家，然后我成为了一名心理测量学家和一名数据科学家。我热衷于将所有这些学科的严谨性应用于复杂的人们问题。我也是一名编码极客，也是日本角色扮演游戏的忠实粉丝。
索性数据分析(EDA)是数据项目的第一步。我们将创建一个代码模板来实现这一功能。
简介
EDA由单变量(1个变量)和双变量(2个变量)分析组成。在这篇文章中，我们将回顾一些我们在案例分析中使用的功能：
● 第1步：取得并了解数据;
● 第2步：分析分类变量;
● 第3步：分析数值变量;
● 第4步：同时分析数值和分类变量。
基本EDA中的一些关键点：
● 数据类型
● 异常值
● 缺失值
● 数值和分类变量的分布(数字和图形的形式)
分析结果的类型
结果有两种类型：信息型或操作型。
● 信息型：例如绘图或任何长变量概要，我们无法从中过滤数据，但它会立即为我们提供大量信息。大多数用于EDA阶段。
● 操作型：这类结果可直接用于数据工作流(例如，选择缺失比例低于20%的变量)。最常用于数据准备阶段。
准备开始
如果您没有这些扩展包，请删除‘#’来导入：
# install.packages("tidyverse")
# install.packages("funModeling")
# install.packages("Hmisc")
funModeling已发布更新版本的Ago-1，请更新！
现在加载所需的程序包
library(funModeling)
library(tidyverse)
library(Hmisc)
使用以下函数一键运行本文中的所有函数：
basic_eda <- function(data){glimpse(data)df_status(data)freq(data)profiling_num(data)plot_num(data)describe(data)}
替换data为您的数据，然后就可以啦!
basic_eda(my_amazing_data)
创建示例数据：
使用heart_disease数据(来自funModeling包)。为了使本文容易理解，我们只选取四个变量。
data=heart_disease %>% select(age, max_heart_rate, thal, has_heart_disease)
第一步：了解数据
统计第一个例子中观测(行)和变量的数量，并使用head显示数据的前几行。
glimpse(data)
## Observations: 303
## Variables: 4
## $ age <int> 63, 67, 67, 37, 41, 56, 62, 57, 63, 53, 57, ...
## $ max_heart_rate <int> 150, 108, 129, 187, 172, 178, 160, 163, 147,...
## $ thal <fct> 6, 3, 7, 3, 3, 3, 3, 3, 7, 7, 6, 3, 6, 7, 7,...
## $ has_heart_disease <fct> no, yes, yes, no, no, no, yes, no, yes, yes,...
获取有关数据类型，零值，无穷数和缺失值的统计信息：
df_status(data)
## variable q_zeros p_zeros q_na p_na q_inf p_inf type unique
## 1 age 0 0 0 0.00 0 0 integer 41
## 2 max_heart_rate 0 0 0 0.00 0 0 integer 91
## 3 thal 0 0 2 0.66 0 0 factor 3
## 4 has_heart_disease 0 0 0 0.00 0 0 factor 2
df_status会返回一个表格，因此很容易筛选出符合某些条件的变量，例如：
● 有至少80%的非空值(p_na < 20)
● 有少于50个唯一值(unique <=50)
建议：
● 所有变量都是正确的数据类型吗?
● 有含有很多零或空值的变量吗?
● 有高基数变量吗?
更多相关信息请浏览：
https://livebook.datascienceheroes.com/exploratory-data-analysis.html
第二步：分析分类变量
freq 函数自动统计数据集中所有因子或字符变量：
freq(data)
## thal frequency percentage cumulative_perc
## thal frequency percentage cumulative_perc
## 1 3 166 54.79 55
## 2 7 117 38.61 93
## 3 6 18 5.94 99
## 4 <NA> 2 0.66 100
## has_heart_disease frequency percentage cumulative_perc
## 1 no 164 54 54
## 2 yes 139 46 100
## [1] "Variables processed: thal, has_heart_disease"
建议：
● 如果freq用于一个变量 -freq(data$variable)，它会生成一个表格。这对于处理高基数变量(如邮政编码)非常有用。
● 将图表以jpeg格式保存到当前目录中：
freq(data, path_out=".")
● 分类变量的所有类别都有意义吗?
● 有很多缺失值吗?
● 经常检查绝对值和相对值。
更多相关信息请浏览：
https://livebook.datascienceheroes.com/exploratory-data-analysis.html
第三步：分析数值变量
我们将看到：plot_num和profiling_num两个函数，它们都自动统计数据集中所有数值/整数变量：
1. 绘制图表
plot_num(data)
将图表导出为jpeg格式：
plot_num(data, path_out=".")
建议：
● 试着找出极度偏态分布的变量。
● 作图检查任何有异常值的变量。
更多相关信息请浏览：
https://livebook.datascienceheroes.com/exploratory-data-analysis.html
2. 定量分析
profiling_num 自动统计所有数值型/整型变量：
data_prof=profiling_num（data）## variable mean std_dev variation_coef p_01 p_05 p_25 p_50 p_75 p_95## 1 age 54 9 0.17 35 40 48 56 61 68## 2 max_heart_rate 150 23 0.15 95 108 134 153 166 182## p_99 skewness kurtosis iqr range_98 range_80## 1 71 -0.21 2.5 13 [35, 71] [42, 66]## 2 192 -0.53 2.9 32 [95.02, 191.96] [116, 176.6]
建议：
● 尝试根据其分布描述每个变量(对报告分析结果也很有用)。
● 注意标准差很大的变量。
● 选择您最熟悉的统计指标：data_prof %>% select(variable, variation_coef, range_98):variation_coef得到较大值可能提示异常值。range_98显示绝大部分数值的范围。
更多相关信息请浏览：
https://livebook.datascienceheroes.com/exploratory-data-analysis.html
第四步：同时分析数值和分类变量
使用Hmisc包的describe。
library(Hmisc)
describe(data)
## data
##
## 4 Variables 303 Observations
## ---------------------------------------------------------------------------
## age
## n missing distinct Info Mean Gmd .05 .10
## 303 0 41 0.999 54.44 10.3 40 42
## .25 .50 .75 .90 .95
## 48 56 61 66 68
##
## lowest : 29 34 35 37 38, highest: 70 71 74 76 77
## ---------------------------------------------------------------------------
## max_heart_rate
## n missing distinct Info Mean Gmd .05 .10
## 303 0 91 1 149.6 25.73 108.1 116.0
## .25 .50 .75 .90 .95
## 133.5 153.0 166.0 176.6 181.9
##
## lowest : 71 88 90 95 96, highest: 190 192 194 195 202
## ---------------------------------------------------------------------------
## thal
## n missing distinct
## 301 2 3
##
## Value 3 6 7
## Frequency 166 18 117
## Proportion 0.55 0.06 0.39
## ---------------------------------------------------------------------------
## has_heart_disease
## n missing distinct
## 303 0 2
##
## Value no yes
## Frequency 164 139
## Proportion 0.54 0.46
## ---------------------------------------------------------------------------
这对于快速了解所有变量非常有用。但是当我们想要使用统计结果来改变我们的数据工作流时，这个函数不如freq和profiling_num好用。成都加米谷大数据培训，小班线下面授，大数据开发提高班预报名中...
建议：
● 检查最小值和最大值(异常值)。
● 检查分布(与之前相同)。
机关及其直属机构2022年度
考试录用公务员云南考区笔试重要提示
各位考生：
中央机关及其直属机构2022年度考试录用公务员笔试将于2021年11月27日、28日举行。为进一步提升服务保障质量，确保考生顺利参考，现将有关事项提示如下。
一、重点事项提示
（一）按要求打印准考证。请考生于2021年11月22日00:00—11月28日12:00自行下载打印准考证，打印准考证前须仔细阅读《中央机关及其直属机构2022年度考试录用公务员云南考区笔试新冠肺炎疫情防控告知暨承诺书》，下载打印准考证即视为认同并签署《中央机关及其直属机构2022年度考试录用公务员云南考区笔试新冠肺炎疫情防控告知暨承诺书》。准考证是考生参加笔试的必须凭证，务必妥善保管，请仔细阅读并遵守所载内容。
（二）准确掌握考点名称和地址。本次笔试，我省在昆明市、昭通市、曲靖市、玉溪市、楚雄州、红河州、德宏州芒市和瑞丽市八个城市设置考点，请考生务必认清考点名称、提早熟悉考点地址和交通路线，避免走错考点、找错考场、坐错座位。考试当天，请合理安排出行，以免影响正常参考。
（三）按要求做好疫情防控。
1．考生须考前3天提前申领“云南健康码”和“通信大数据行程卡”，并于本人首场考试考前48小时内进行新冠病毒核酸检测。做好日体温测量和健康状况监测，持续关注健康码状态，有异常情况须及时报告考点所在州（市）人力资源社会保障部门。
2．考试当天，考生应至少提前1小时到达考点。考生进入考点前，应当主动出示本人“云南健康码”“通信大数据行程卡”信息，出具本人首场考试考前48小时内有效核酸检测阴性证明，按要求主动接受体温测量。未出具核酸检测阴性证明的，不得进入考点。
（1）“云南健康码”为绿码，“通信大数据行程卡”为绿码且14日内未到过存在中高风险地区的城市（即行程卡绿码中无*号标记），现场测量体温正常（≤37.3℃），考前48小时内核酸检测结果为阴性的考生，可进入考点参加笔试。体温异常（>37.3℃）由驻点医疗专业防疫人员进行初步排查，可排除疑似新冠肺炎的，经询问个人身体状况，能坚持考试者，由工作人员引导至备用考场进行笔试。
（2）“云南健康码”为黄码，“通信大数据行程卡”显示到过国内中风险地区的城市的考生，须提供笔试前3天内2次（每次间隔不低于24小时）有效的核酸检测阴性证明，现场测量体温正常（≤37.3℃）可进入普通考场参加考试，未提供证明的不得进入考点。体温异常（>37.3℃）由驻点医疗专业防疫人员进行初步排查，可排除疑似新冠肺炎的，经询问个人身体状况，能坚持考试者，由工作人员引导至备用考场进行笔试。
（3）近期有过边境县（市、区）旅居史的考生，须提供笔试前7天内两次（最近一次检测应在首场考试前48小时内）有效的核酸检测阴性证明。
（4）近一个月内有境外旅居史的考生，须提供14天有效的集中医学隔离观察证明和7天有效居家隔离观察证明、考试前3天内2次（每次间隔不少于24小时）有效的核酸检测阴性证明，现场测量体温正常（≤37.3℃）可进入普通考场参加考试，未提供证明的不得进入考点。体温异常（>37.3℃）由驻点医疗专业防疫人员进行初步排查，可排除疑似新冠肺炎的，经询问个人身体状况，能坚持考试者，由工作人员引导至备用考场进行笔试。
（5）“云南健康码”为红码的考生不得进入考点。
（6）身体有其他异常情况的考生，需配合驻点医疗专业防疫人员做好健康风险研判。经复测复查确有发热或呼吸道异常症状的考生，由驻点医疗专业防疫人员进行个案预判，对能排除疑似新冠肺炎且具备继续考试条件的，转移至备用考场考试，对不能排除的，一律由负压救护车转运至定点医院就诊排查。
3．考生自备一次性医用口罩，赴考时如乘坐公共交通工具，需要全程佩戴口罩，可佩戴一次性手套，并做好手部卫生，同时注意保持安全社交距离。
4．考试期间，考生要自觉维护考试秩序，与其他考生保持安全社交距离，服从现场工作人员安排，考试结束后按规定有序离场。
5．考生如因有相关旅居史、密切接触史等流行病学史被集中隔离，笔试当天无法到达考点的，视为主动放弃考试资格。
6．请考生注意个人防护，考生进入考点内，除核验信息时须配合摘下口罩以外，考试全程应佩戴一次性医用口罩。
7．如考试前出现新的疫情变化，将通过云南人力资源和社会保障网“人事考试专栏”（https://hrss.yn.gov.cn/ynrsksw/Index.html）及时发布补充公告，明确疫情防控要求，请广大考生密切关注。
8．考生凡隐瞒或谎报旅居史、接触史、健康状况等疫情防控重点信息，不配合工作人员进行防疫检测、询问等的，取消考试资格，如有违法情况，将依法追究法律责任。
（四）带齐证件。考生须带齐准考证、本人有效身份证件原件（与报名时一致）和本人首场考试考前48小时内有效新冠病毒核酸检测阴性证明方可参加考试。考试开始前60分钟起接受安检有序进入考场，对号入座，坐错座位根据相关规定按违规违纪处理。两证不全或不一致或未出具有效核酸检测阴性证明者，不得进入考场。考试开始30分钟后一律禁止入场，考试期间不得交卷、离场；离场后不得再次进入考场。
（五）严禁将禁止物品带入考场。考生进入考场时，除规定文具、准考证、身份证外的其他物品须放置在考场门口柜子或桌子上（通讯设备、电子设备必须全部切断电源），严禁将各类手表和各种电子、通信、计算、存储或其它有关设备及与考试相关的资料等物品带入考场。考生在座次表上签到时，须填写本人手机号码。
（六）考生有责任和义务在监考人员拆封试卷前查验密封情况并签字确认。
（七）试卷和答题卡发放后，考生应立即检查本人卷卡是否有装订印刷错误或污损，如有问题立即举手向监考人员报告，否则后果自负。《行政职业能力测验》科目答题卡印制在试卷封底内页，开始答题前，考生请沿裁切线自行小心撕下。考生必须在配套答题卡上作答，卷卡不一将影响考试成绩。
（八）《行政职业能力测验》科目一律用2B铅笔在答题卡上填涂作答，《申论》科目一律用黑色字迹的钢笔、签字笔作答。考生应自备橡皮、2B铅笔、黑色字迹的钢笔或签字笔。为保障考试的公平公正性，考试期间，监考人员将对考生携带的文具进行检查，请考生予以配合。
（九）遵守规则，诚信参考。考生须按准考证所载内容要求参加考试，严格遵守考场规则，自觉服从考试工作人员管理，接受监考人员的监督和检查，诚信参考，避免出现违规违纪行为。考生出现违规违纪行为，将按《公务员录用违规违纪行为处理办法》有关规定处理，构成犯罪的，依法追究刑事责任。
二、法律法规提示
（一）《刑法修正案（九）》规定：“在法律规定的国家考试中，组织作弊的，处三年以下有期徒刑或者拘役，并处或者单处罚金；情节严重的，处三年以上七年以下有期徒刑，并处罚金”“为他人实施前款犯罪提供作弊器材或者其他帮助的，依照前款的规定处罚”“为实施考试作弊行为，向他人非法出售或者提供第一款规定的考试的试题、答案的，依照第一款的规定处罚”“代替他人或者让他人代替自己参加第一款规定的考试的，处拘役或者管制，并处或者单处罚金”。
（二）《最高人民法院最高人民检察院关于办理组织考试作弊等刑事案件适用法律若干问题的解释》明确“中央和地方公务员录用考试”属于“法律规定的国家考试”，考试作弊触犯刑法，属于犯罪。
三、公务员录用违规违纪行为处理办法摘录
第六条 报考者在考试过程中有下列行为之一的，由具体组织实施考试的考试机构、招录机关或者公务员主管部门给予其所涉科目（场次）考试成绩为零分的处理：
（一）将规定以外的物品带入考场，经提醒仍未按要求放在指定位置的；
（二）参加考试时未按规定时间入场、离场的；
（三）未在指定座位参加考试，或者擅自离开座位、出入考场的；
（四）未按规定填写（填涂）、录入本人或者考试相关信息，以及在规定以外的位置标注本人信息或者其他特殊标记的；
（五）故意损坏本人试卷、答题卡（答题纸）等考场配发材料或者本人使用的考试机等设施设备的；
（六）在考试开始信号发出前答题的，或者在考试结束信号发出后继续答题的；
（七）其他情节较轻的违规违纪行为。
第七条 报考者在考试过程中有下列行为之一的，由设区的市级以上公务员主管部门给予其取消本次考试资格并五年内限制报考公务员的处理：
（一）抄袭他人答题信息或者协助他人抄袭答题信息的；
（二）查看、偷听违规带入考场与考试有关的文字、视听资料的；
（三）使用禁止携带的通讯设备或者具有计算、存储功能电子设备的；
（四）携带具有避开或者突破考场防范作弊的安全管理措施，获取、记录、传递、接收、存储考试试题、答案等功能的程序、工具，以及专门用于作弊的程序、工具（以下简称作弊器材）的；
（五）抢夺、故意损坏他人试卷、答题卡（答题纸）、草稿纸等考场配发材料或者他人使用的考试机等设施设备的；
（六）违反规定将试卷、答题卡（答题纸）等考场配发材料带出考场的；
（七）其他情节严重、影响恶劣的违规违纪行为。
第八条 报考者在考试过程中有下列行为之一的，由省级以上公务员主管部门给予其取消本次考试资格并终身限制报考公务员的处理：
（一）使用伪造、变造或者盗用他人的居民身份证、准考证以及其他证明材料参加考试的；
（二）3人以上串通作弊或者参与有组织作弊的；
（三）代替他人或者让他人代替自己参加考试的；
（四）使用本办法第七条第四项所列作弊器材的；
（五）非法侵入考试信息系统或者非法获取、删除、修改、增加系统数据的；
（六）其他情节特别严重、影响特别恶劣的违规违纪行为。
第九条 在阅卷过程中发现报考者之间同一科目作答内容雷同，并经阅卷专家组确认的，由具体组织实施考试的考试机构给予其该科目（场次）考试成绩为零分的处理，录用程序终止。作答内容雷同的认定方法和标准由省级以上考试机构确定。
报考者之间同一科目作答内容雷同，并有其他相关证据证明其作弊行为成立的，视具体情形按照本办法第七条、第八条的规定处理。
第十二条 报考者应当自觉维护公务员录用工作秩序，有下列行为之一的，应当终止其录用程序；情节严重、影响恶劣的，由设区的市级以上公务员主管部门给予其取消本次考试资格并五年内限制报考公务员的处理；情节特别严重、影响特别恶劣的，由省级以上公务员主管部门给予其取消本次考试资格并终身限制报考公务员的处理：
（一）故意扰乱考点、考场等工作场所秩序的；
（二）拒绝、妨碍工作人员履行管理职责的；
（三）威胁、侮辱、诽谤、诬陷、殴打工作人员或者其他报考者的；
（四）通过搞利益输送或者利益交换，谋取考试资格、录用机会、经济利益以及其他不当利益的；
（五）购买本办法第七条第四项所列作弊器材的；
（六）其他扰乱公务员录用工作秩序的行为。
第十三条 报考者在公务员录用中有违规违纪行为，涉嫌违法犯罪的，移送有关国家机关依法处理。
报考者为国家公职人员的，应当将其违规违纪行为和处理结果通报所在单位。
各位报考者请仔细阅读以上事项，科学备考、顺利参考！
云南省人事考试院
2021年11月19日
来源： 掌上春城
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