在R中選擇隨機數據點

Question

我有一個大的數據集，我想創建3個隨機選擇（大小= 50）原始數據集的子集。我只是想從一個特定的欄目中獲得積分（第13次具體）。

這在R中一定很容易做到，我應該怎麼做呢？

Answer 1

replicate(3, sample(200, 50)) 

其中200是數據幀中的行數（相應地進行調整）。更自動的，假設數據是在對象df

replicate(3, sample(nrow(df), 50)) 

下面是一個例子

set.seed(10) 
df <- data.frame(x1 = rnorm(1000), x2 = rnorm(1000)) 

ind <- replicate(3, sample(nrow(df), 50)) 
head(ind) 

> head(ind) 
    [,1] [,2] [,3] 
[1,] 380 220 702 
[2,] 75 751 720 
[3,] 775 278 153 
[4,] 988 612 340 
[5,] 282 568 925 
[6,] 266 794 812 

列包含你想要的3子集。然後，您可以使用它來索引原始數據幀，例如

df[ind[,1], "x2"] 

> df[ind[,1], "x2"] 
[1] 0.57982435 0.27016645 -0.08435526 1.16768142 1.38124150 0.62444167 
[7] -0.54887437 1.91301831 1.84116197 0.94045377 -1.15417235 -0.06809104 
[13] -2.03652525 1.06773801 -0.34235315 -0.24707548 -1.80470122 0.11993674 
[19] -0.36358182 0.16819156 -1.84507669 -0.16707925 -1.80789383 0.78894210 
[25] -0.05741295 -0.28905260 2.38724835 2.75762831 -0.18082554 1.61820620 
[31] -0.48192569 -0.03298339 0.52087746 0.32774925 1.52103207 -0.15619668 
[37] -0.49687983 -0.06623606 2.21855213 -0.48727519 1.01115806 0.25213485 
[43] 1.01927105 0.31362619 0.40260968 0.26795767 0.01803656 0.19579576 
[49] -0.26464131 0.48141105 

其中I採取所述第一子集和僅可變x2。

注意這裏假定您想要樣品沒有更換;換句話說df中的每一行都可以發生0或1次只有在一個子集中，而不是多次。如果您想要後者，請參閱?sample中的replace參數。

Answer 2

@Gavin解決方案很好，但它可能會生成非空交集的子集。我的解決方案保證每行最多隻有一個子集。

k <- 3 
x <- sample(nrow(df), 50*k, replace = FALSE) 
split(x, ceiling(seq_along(x)/50)) 
$`1` 
[1] 595 392 370 504 494 167 633 264 648 465 757 566 914 406 104 486 965 360 426 724 442 583 
[23] 252 732 588 513 76 514 142 843 923 806 540 470 128 356 20 391 117 879 185 977 849 820 
[45] 174 170 157 737 692 308 

$`2` 
[1] 48 207 7 415 850 777 525 85 389 440 503 459 718 455 865 108 453 810 864 608 567 184 
[23] 731 954 575 579 784 795 435 898 106 53 450 841 916 768 26 919 860 502 858 481 225 303 
[45] 272 646 49 422 803 320 

$`3` 
[1] 596 447 516 789 948 893 218 838 100 493 958 410 353 982 93 581 188 822 660 230 696 891 
[23] 892 368 161 786 50 326 984 944 478 483 690 776 642 522 203 475 325 449 305 134 463 582 
[45] 432 548 759 1 578 825