如何隨機（或置換）一個數據幀的行和列？

我有一個像這樣的數據框（df1）。如何隨機（或置換）一個數據幀的行和列？

 f1 f2 f3 f4 f5 
d1 1 0 1 1 1 
d2 1 0 0 1 0 
d3 0 0 0 1 1 
d4 0 1 0 0 1

d1 ... d4列是rowname，f1 ... f5行是列名。

要做樣本（df1），我得到一個新的數據幀，其計數與df1相同。因此，1的計數對於整個數據幀是保留的，但對於每行或每列不保留。

是否可以按行或按列進行隨機化？

我想爲每列按列順序隨機化df1，即每列中1的編號保持不變。每列至少需要更換一次。例如，我可以具有隨機DF2是這樣的：（注意到的1在每列中的計數保持相同，但1各行中的計數是不同

 f1 f2 f3 f4 f5 
d1 1 0 0 0 1 
d2 0 1 0 1 1 
d3 1 0 0 1 1 
d4 0 0 1 1 0

同樣地，我也想隨機每行的df1逐行，也就是每行中的1的數量保持不變，並且每行都需要被改變（但是不改變的條目可能不同）。例如，一個隨機化的df3可能是某種東西是這樣的：。

 f1 f2 f3 f4 f5 
d1 0 1 1 1 1 <- two entries are different 
d2 0 0 1 0 1 <- four entries are different 
d3 1 0 0 0 1 <- two entries are different 
d4 0 0 1 0 1 <- two entries are different

PS非常感謝來自加文·辛普森，里斯Meys和大通幫助以前的答案，我剛纔的問題上隨機兩列

來源

2011-06-21 a83

你想在同一時間來排列都行*和*列。重讀這個，它看起來像列約束（每列中1的數目相同）在你的第二個例子排列行中沒有。 –

請不要註冊多個帳戶。我已要求版主將您在此處使用的帳戶與前一版Q中使用的帳戶合併。 –

當然，你可以品嚐到每一行：

sapply (1:4, function (row) df1[row,]<<-sample(df1[row,]))

洗牌行本身，所以1的每一行的數量不會改變。小的變化，它也適用於列，但這是一個爲讀者的練習:-P

來源

2011-06-21 08:37:17 binfalse

沒有任何內容試圖實施OP希望施加的約束。 –

看看包permatswap()。以下是一個維護行和列總計的示例，但您可以放鬆並僅修復行或列總和中的一個。

mat <- matrix(c(1,1,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,1,1,1,0,1,0,1,1), ncol = 5) 
set.seed(4) 
out <- permatswap(mat, times = 99, burnin = 20000, thin = 500, mtype = "prab")

這給：

R> out$perm[[1]] 
    [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] 
[1,] 1 0 1 1 1 
[2,] 0 1 0 1 0 
[3,] 0 0 0 1 1 
[4,] 1 0 0 0 1 
R> out$perm[[2]] 
    [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] 
[1,] 1 1 0 1 1 
[2,] 0 0 0 1 1 
[3,] 1 0 0 1 0 
[4,] 0 0 1 0 1

要解釋的呼叫：

out <- permatswap(mat, times = 99, burnin = 20000, thin = 500, mtype = "prab")

times是你想要的隨機矩陣的數量，這裏99
burnin是多少在我們開始採取隨機山姆之前進行掉期普萊斯。這讓我們從中採樣矩陣是相當隨機的，然後纔開始服用，每次我們隨機矩陣的
thin說，只有採取隨機抽籤的每thin互換
mtype = "prab"說對待矩陣存在/不存在，即二進制0/1數據。

幾件事情要注意，這並不能保證任何列或行已隨機的，但如果burnin是足夠長的時間，應該是具有發生了一個很好的機會。此外，您可以繪製比您需要的更多隨機矩陣，並丟棄不符合您所有要求的矩陣。

您的要求每行有不同數量的更改，這裏也不介紹。再次，您可以抽取比您想要的更多矩陣，然後丟棄那些不符合此要求的矩陣。

來源

2011-06-21 08:39:44

173

列出的R data.frame：

洗牌逐行：

> df2 <- df1[sample(nrow(df1)),] 
> df2 
    a b c 
3 0 1 0 
4 0 0 0 
2 1 0 0 
1 1 1 0

默認sample()隨機地重排作爲第一個參數傳遞的元件。這意味着默認大小是傳遞數組的大小。將參數replace=FALSE（默認值）傳遞至sample(...)可確保採樣完成，無需進行替換，從而實現了行方式的混洗。

洗牌逐列：

> df3 <- df1[,sample(ncol(df1))] 
> df3 
    c a b 
1 0 1 1 
2 0 1 0 
3 0 0 1 
4 0 0 0

來源

2012-07-16 11:35:33 pms

我認爲這很有趣，這不是最重要的評論，但它比去學習其他一些軟件包更簡單。幾乎所有關於排列的問題都是如此。只需使用SAMPLE（）！ –

我是否正確假設這個方法會維護row.names？ –

使用=超過標準< - 在這種情況下的任何原因？ – Christian

，你也可以使用randomizeMatrix功能在R包picante

例如：

test <- matrix(c(1,1,0,1,0,1,0,0,1,0,0,1,0,1,0,0),nrow=4,ncol=4) 
> test 
    [,1] [,2] [,3] [,4] 
[1,] 1 0 1 0 
[2,] 1 1 0 1 
[3,] 0 0 0 0 
[4,] 1 0 1 0 

randomizeMatrix(test,null.model = "frequency",iterations = 1000) 

    [,1] [,2] [,3] [,4] 
[1,] 0 1 0 1 
[2,] 1 0 0 0 
[3,] 1 0 1 0 
[4,] 1 0 1 0 

randomizeMatrix(test,null.model = "richness",iterations = 1000) 

    [,1] [,2] [,3] [,4] 
[1,] 1 0 0 1 
[2,] 1 1 0 1 
[3,] 0 0 0 0 
[4,] 1 0 1 0 
>

選項null.model="frequency"維護列總和和richness保持行數。儘管主要用於社區生態學中物種存在缺失數據集的隨機化，但它在這裏效果很好。

此功能有其他空模型選項爲好，檢查出以下鏈接的picante documentation

來源

2012-09-11 21:32:47

隨機樣本和排列INA數據幀的更多細節（第36頁）如果是矩陣形式轉換成data.frame 使用示例函數從基部包索引=樣品（1：nrow（DF1），大小= 1 * nrow（DF1））隨機樣本和排列

來源

2018-02-18 04:27:03 thrinadhn

這是另一種使用包dplyr洗牌data.frame ：

逐行：

df2 <- slice(df1, sample(1:n()))

或

df2 <- sample_frac(df1, 1L)

逐列：

df2 <- select(df1, one_of(sample(names(df1))))

來源

2018-03-01 19:34:01

如何隨機（或置換）一個數據幀的行和列？

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