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。

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。

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。

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%