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)

约翰·科尔比给出的答案是正确的。然而，如果你是一个dplyr用户，也有答案sample_n:

sample_n(df, 10)

从数据框架中随机抽取10行。它调用sample.int，因此实际上是相同的答案，但输入更少(并且简化了在magrittr上下文中的使用，因为dataframe是第一个参数)。

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)

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)

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。