写一个!从JC的回答可以看出:

randomRows = function(df,n){
   return(df[sample(nrow(df),n),])
}

现在，通过首先检查n是否<=nrow(df)并在出现错误时停止，使其更好。

你可以这样做:

library(dplyr)

cols <- paste0("a", 1:10)
tab <- matrix(1:1000, nrow = 100) %>% as.tibble() %>% set_names(cols)
tab
# A tibble: 100 x 10
      a1    a2    a3    a4    a5    a6    a7    a8    a9   a10
   <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
 1     1   101   201   301   401   501   601   701   801   901
 2     2   102   202   302   402   502   602   702   802   902
 3     3   103   203   303   403   503   603   703   803   903
 4     4   104   204   304   404   504   604   704   804   904
 5     5   105   205   305   405   505   605   705   805   905
 6     6   106   206   306   406   506   606   706   806   906
 7     7   107   207   307   407   507   607   707   807   907
 8     8   108   208   308   408   508   608   708   808   908
 9     9   109   209   309   409   509   609   709   809   909
10    10   110   210   310   410   510   610   710   810   910
# ... with 90 more rows

上面我刚刚创建了一个10列100行的数据框架?

现在你可以用sample_n对它进行采样:

sample_n(tab, size = 800, replace = T)
# A tibble: 800 x 10
      a1    a2    a3    a4    a5    a6    a7    a8    a9   a10
   <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
 1    53   153   253   353   453   553   653   753   853   953
 2    14   114   214   314   414   514   614   714   814   914
 3    10   110   210   310   410   510   610   710   810   910
 4    70   170   270   370   470   570   670   770   870   970
 5    36   136   236   336   436   536   636   736   836   936
 6    77   177   277   377   477   577   677   777   877   977
 7    13   113   213   313   413   513   613   713   813   913
 8    58   158   258   358   458   558   658   758   858   958
 9    29   129   229   329   429   529   629   729   829   929
10     3   103   203   303   403   503   603   703   803   903
# ... with 790 more rows

数据。表包提供了函数DT[sample(。N, M)]，从数据表DT中随机抽取M行。

library(data.table)
set.seed(10)

mtcars <- data.table(mtcars)
mtcars[sample(.N, 6)]

    mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
1: 14.7   8 440.0 230 3.23 5.345 17.42  0  0    3    4
2: 19.2   6 167.6 123 3.92 3.440 18.30  1  0    4    4
3: 17.3   8 275.8 180 3.07 3.730 17.60  0  0    3    3
4: 21.5   4 120.1  97 3.70 2.465 20.01  1  0    3    1
5: 22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
6: 15.5   8 318.0 150 2.76 3.520 16.87  0  0    3    2

首先制作一些数据:

> df = data.frame(matrix(rnorm(20), nrow=10))
> df
           X1         X2
1   0.7091409 -1.4061361
2  -1.1334614 -0.1973846
3   2.3343391 -0.4385071
4  -0.9040278 -0.6593677
5   0.4180331 -1.2592415
6   0.7572246 -0.5463655
7  -0.8996483  0.4231117
8  -1.0356774 -0.1640883
9  -0.3983045  0.7157506
10 -0.9060305  2.3234110

然后随机选择一些行:

> df[sample(nrow(df), 3), ]
           X1         X2
9  -0.3983045  0.7157506
2  -1.1334614 -0.1973846
10 -0.9060305  2.3234110

写一个!从JC的回答可以看出:

randomRows = function(df,n){
   return(df[sample(nrow(df),n),])
}

现在，通过首先检查n是否<=nrow(df)并在出现错误时停止，使其更好。

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)