Question

我有2列的数据集（例如X和Y）。我需要生成两列的100个样本并替换，每个样本有10行。

X和Y值应相关。这意味着基本上我需要重新采样行。

到目前为止，这是我的工作，可以生成1个样本，

set.seed(326581)
X1=rnorm(10,0,1)
Y1=rnorm(10,0,2)
data=data.frame(X1,Y1)
library("dplyr", lib.loc="~/R/win-library/3.5")
sample_n(data,10,replace = T)

因为我需要100个样本，所以我尝试了R中的复制功能。但是它没有用。所以我尝试使用循环。

rex=c()
 rey=c()
 for(i in 1:100)
 {
 rex[i]=sample_n(data,10,replace=T)[,1]
 rey[i]=sample_n(data,10,replace=T)[,2]

 }

，但未提供所需的输出。

有人可以帮助我找出错误吗？还是更容易实现任何功能（例如从1列采样的复制功能）？

Answer 1

你的意思是这样吗？

使用基数R的sample

# Sample 100 rows from data
set.seed(2017)
idx <- sample(nrow(data), 100, replace = T)

# Store samples in a 100x2 data.frame 
df.smpl <- data[idx, ]

使用dplyr::sample_n

set.seed(2017)
df.smpl <- data %>%
    sample_n(100, replace = T)

这两种方法都将以新的data维度存储从data.frame行抽取（替换）的100个样本

dim(data.smpl)
#[1] 100   2

或者，如果您希望样本包含在list个向量中

lapply(idx, function(i) as.numeric(data[i, ]))

更新

要从data重复绘制10行，可以使用replicate

set.seed(2017);
lst <- replicate(
    100,
    df.smpl <- data %>% sample_n(10, replace = T),
    simplify = FALSE)

这将生成一个list，具有100 data.frame s

length(lst)
[1] 100

每个维度为10x2

sapply(lst, dim)
#[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [,14]
#[1,]   10   10   10   10   10   10   10   10   10    10    10    10    10    10
#[2,]    2    2    2    2    2    2    2    2    2     2     2     2     2     2
#[,15] [,16] [,17] [,18] [,19] [,20] [,21] [,22] [,23] [,24] [,25] [,26]
#[1,]    10    10    10    10    10    10    10    10    10    10    10    10
#[2,]     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2
#[,27] [,28] [,29] [,30] [,31] [,32] [,33] [,34] [,35] [,36] [,37] [,38]
#[1,]    10    10    10    10    10    10    10    10    10    10    10    10
#[2,]     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2
#[,39] [,40] [,41] [,42] [,43] [,44] [,45] [,46] [,47] [,48] [,49] [,50]
#[1,]    10    10    10    10    10    10    10    10    10    10    10    10
#[2,]     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2
#[,51] [,52] [,53] [,54] [,55] [,56] [,57] [,58] [,59] [,60] [,61] [,62]
#[1,]    10    10    10    10    10    10    10    10    10    10    10    10
#[2,]     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2
#[,63] [,64] [,65] [,66] [,67] [,68] [,69] [,70] [,71] [,72] [,73] [,74]
#[1,]    10    10    10    10    10    10    10    10    10    10    10    10
#[2,]     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2
#[,75] [,76] [,77] [,78] [,79] [,80] [,81] [,82] [,83] [,84] [,85] [,86]
#[1,]    10    10    10    10    10    10    10    10    10    10    10    10
#[2,]     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2
#[,87] [,88] [,89] [,90] [,91] [,92] [,93] [,94] [,95] [,96] [,97] [,98]
#[1,]    10    10    10    10    10    10    10    10    10    10    10    10
#[2,]     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2
#[,99] [,100]
#[1,]    10     10
#[2,]     2      2

从R中的两列中重新采样行

1 个答案:

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