编辑:这个答案现在已经过时了，请参阅更新版本。

在我的R包中，我增强了样本，使它现在也像预期的数据帧一样:

library(devtools); install_github('kimisc', 'krlmlr')

library(kimisc)
example(sample.data.frame)

smpl..> set.seed(42)

smpl..> sample(data.frame(a=c(1,2,3), b=c(4,5,6),
                           row.names=c('a', 'b', 'c')), 10, replace=TRUE)
    a b
c   3 6
c.1 3 6
a   1 4
c.2 3 6
b   2 5
b.1 2 5
c.3 3 6
a.1 1 4
b.2 2 5
c.4 3 6

这是通过将示例设置为S3泛型方法并在函数中提供必要的(普通的)功能来实现的。调用setMethod可以修复所有问题。原始实现仍然可以通过base::sample访问。

我是R的新手，但我用的是这个简单的方法:

sample_of_diamonds <- diamonds[sample(nrow(diamonds),100),]

PS:如果它有一些我没有想到的缺点，请注意。

为了完整起见:

Dplyr还提供绘制样本的比例或分数

df %>% sample_frac(0.33)

这是非常方便的，例如，在机器学习中，当你必须做一个特定的分割比例，如80%:20%

编辑:这个答案现在已经过时了，请参阅更新版本。

在我的R包中，我增强了样本，使它现在也像预期的数据帧一样:

library(devtools); install_github('kimisc', 'krlmlr')

library(kimisc)
example(sample.data.frame)

smpl..> set.seed(42)

smpl..> sample(data.frame(a=c(1,2,3), b=c(4,5,6),
                           row.names=c('a', 'b', 'c')), 10, replace=TRUE)
    a b
c   3 6
c.1 3 6
a   1 4
c.2 3 6
b   2 5
b.1 2 5
c.3 3 6
a.1 1 4
b.2 2 5
c.4 3 6

这是通过将示例设置为S3泛型方法并在函数中提供必要的(普通的)功能来实现的。调用setMethod可以修复所有问题。原始实现仍然可以通过base::sample访问。

2021年在潮流宇宙中这样做的方式是:

library(tidyverse)

df = data.frame(
  A = letters[1:10],
  B = 1:10
)

df
#>    A  B
#> 1  a  1
#> 2  b  2
#> 3  c  3
#> 4  d  4
#> 5  e  5
#> 6  f  6
#> 7  g  7
#> 8  h  8
#> 9  i  9
#> 10 j 10

df %>% sample_n(5)
#>   A  B
#> 1 e  5
#> 2 g  7
#> 3 h  8
#> 4 b  2
#> 5 j 10

df %>% sample_frac(0.5)
#>   A  B
#> 1 i  9
#> 2 g  7
#> 3 j 10
#> 4 c  3
#> 5 b  2

由reprex包在2021-10-05创建(v2.0.0.9000)

过时的答案。请使用dplyr::sample_frac()或dplyr::sample_n()代替。

在我的R包中有一个函数示例。仅用于此目的的行:

install.packages('kimisc')

library(kimisc)
example(sample.rows)

smpl..> set.seed(42)

smpl..> sample.rows(data.frame(a=c(1,2,3), b=c(4,5,6),
                               row.names=c('a', 'b', 'c')), 10, replace=TRUE)
    a b
c   3 6
c.1 3 6
a   1 4
c.2 3 6
b   2 5
b.1 2 5
c.3 3 6
a.1 1 4
b.2 2 5
c.4 3 6

根据Joris Meys对之前的回答的评论，通过使它成为通用的S3函数来增强sample是一个坏主意。