对于循环套用(或使用map2)

时间:2018-06-20 00:21:03

标签: r for-loop random lapply sample

您好,我正在尝试遍历数据框列表,并提取与数据框大小不同的样本。例如,对于df1,我想要一个大小为10的样本,df2为一个大小为8的样本,依此类推。我与Melissa Key一起解决了先前提出的问题,以开发以下代码:

sampler <- function(df, n,...) {
  return(df[sample(x=nrow(df),n),])
}

#for(i in 1:totalstratum){
sample_list<-lapply(population_list,sampler,n=stratum_sizes[i,1])
#}

#or
library(purrr)
sample_list<-map2(population_list, stratum_sizes,sampler)

其中stratum_sizes是向量{4,5,3,2,10,10,8},totalstratum = nrow(stratum_sizes),它也等于列表list_list中的元素数。

到目前为止,我已经能够获得样本,但是从来没有正确数量的观察值。有任何想法吗?预先感谢您的帮助!

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

我假设您想从data.frame中存储的list s中抽取一定数量的

如何使用map2执行以下操作:

# Generate sample data
# Here: A list of three data.frames
set.seed(2017);
lst <- lapply(1:3, function(x) data.frame(val1 = runif(20), val2 = runif(20)))

# Define the sample sizes for every data.frame in the list
ssize <- c(10, 5, 3)

# Sample ssize entries from every data.frame in the list
map2(ssize, lst, ~ .y[sample(nrow(.y), .x), ])
#[[1]]
#         val1      val2
#16 0.38868193 0.6500038
#8  0.43490560 0.3191046
#11 0.67433148 0.8838444
#7  0.03932234 0.6204450
#2  0.53717641 0.3798674
#3  0.46919565 0.9420740
#19 0.94099988 0.1771317
#5  0.77008816 0.2276118
#10 0.27383312 0.2608393
#14 0.43207779 0.2117630
#
#[[2]]
#        val1      val2
#12 0.8835366 0.6904628
#4  0.0791699 0.7512366
#6  0.5096950 0.4699963
#19 0.5393251 0.4123170
#20 0.9229542 0.9327490
#
#[[3]]
#        val1      val2
#4  0.9204118 0.1926415
#15 0.8373573 0.9309950
#8  0.1653395 0.5895154