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%

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)

你可以这样做:

sample_data = data[sample(nrow(data), sample_size, replace = FALSE), ]

正如@matt_b所指出的，sample_n()和sample_frac()已被软弃用，取而代之的是slice_sample()。请参阅dplyr文档。

示例来自docstring:

# slice_sample() allows you to random select with or without replacement
mtcars %>% slice_sample(n = 5)
mtcars %>% slice_sample(n = 5, replace = TRUE)

在R中从tibble类型中选择一个随机样本:

library("tibble")    
a <- your_tibble[sample(1:nrow(your_tibble), 150),]

Nrow接受一个tibble并返回行数。传递给sample的第一个参数是一个从1到tibble末尾的范围。传递给sample的第二个参数是150，表示需要多少随机抽样。方括号切片指定返回索引的行。变量“a”获取随机抽样的值。

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