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根据群体随机抽取样本

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我有一个由15个不同ID分散的近50,000行的df（每个ID有数千个观察值） . df看起来像：

ID  Year    Temp    ph
1       P1  1996    11.3    6.80
2       P1  1996    9.7     6.90
3       P1  1997    9.8     7.10
...
2000    P2  1997    10.5    6.90
2001    P2  1997    9.9     7.00
2002    P2  1997    10.0    6.93

我想为每个ID获取500个随机行（对于P1为500，对于P2为500，....）并创建一个新的df . 我尝试：

new_df<-df[df$ID %in% sample(unique(dfID),500),]

但它随机需要一个ID，而每个ID需要500个随机行 .

r sample

6 回答

  • 2

    试试这个：

    library(plyr)
ddply(df,.(ID),function(x) x[sample(nrow(x),500),])
    回复于
  • 6

    这可以作为 dplyr 中的 sample_n 函数使用：

    library(dplyr)
new_df <- df %>% group_by(ID) %>% sample_n(500)
    回复于
  • 17

    这是基地R的一种方法 .

    首先，要使用的先决条件样本数据：

    set.seed(1)
mydf <- data.frame(ID = rep(1:3, each = 5), matrix(rnorm(45), ncol = 3))
mydf
#    ID         X1          X2          X3
# 1   1 -0.6264538 -0.04493361  1.35867955
# 2   1  0.1836433 -0.01619026 -0.10278773
# 3   1 -0.8356286  0.94383621  0.38767161
# 4   1  1.5952808  0.82122120 -0.05380504
# 5   1  0.3295078  0.59390132 -1.37705956
# 6   2 -0.8204684  0.91897737 -0.41499456
# 7   2  0.4874291  0.78213630 -0.39428995
# 8   2  0.7383247  0.07456498 -0.05931340
# 9   2  0.5757814 -1.98935170  1.10002537
# 10  2 -0.3053884  0.61982575  0.76317575
# 11  3  1.5117812 -0.05612874 -0.16452360
# 12  3  0.3898432 -0.15579551 -0.25336168
# 13  3 -0.6212406 -1.47075238  0.69696338
# 14  3 -2.2146999 -0.47815006  0.55666320
# 15  3  1.1249309  0.41794156 -0.68875569

    二，抽样：

    do.call(rbind, 
        lapply(split(mydf, mydf$ID), 
               function(x) x[sample(nrow(x), 3), ]))
#      ID         X1          X2         X3
# 1.2   1  0.1836433 -0.01619026 -0.1027877
# 1.1   1 -0.6264538 -0.04493361  1.3586796
# 1.5   1  0.3295078  0.59390132 -1.3770596
# 2.10  2 -0.3053884  0.61982575  0.7631757
# 2.9   2  0.5757814 -1.98935170  1.1000254
# 2.8   2  0.7383247  0.07456498 -0.0593134
# 3.13  3 -0.6212406 -1.47075238  0.6969634
# 3.12  3  0.3898432 -0.15579551 -0.2533617
# 3.15  3  1.1249309  0.41794156 -0.6887557

    sampling 包中还有 strata ，当您想从每个组中采样不同的尺寸时，这很方便：

    # install.packages("sampling")
library(sampling)
set.seed(1)
x <- strata(mydf, "ID", size = c(2, 3, 2), method = "srswor")
getdata(mydf, x)
#            X1          X2         X3 ID ID_unit Prob Stratum
# 2   0.1836433 -0.01619026 -0.1027877  1       2  0.4       1
# 5   0.3295078  0.59390132 -1.3770596  1       5  0.4       1
# 6  -0.8204684  0.91897737 -0.4149946  2       6  0.6       2
# 8   0.7383247  0.07456498 -0.0593134  2       8  0.6       2
# 9   0.5757814 -1.98935170  1.1000254  2       9  0.6       2
# 14 -2.2146999 -0.47815006  0.5566632  3      14  0.4       3
# 15  1.1249309  0.41794156 -0.6887557  3      15  0.4       3
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  • 0

    一个方法，如果ID为<500 . 这里我使用了mtcars集：

    n <- 8
df <- mtcars
df$ID <- df$cyl

FUN <- function(x, n) {
    if (length(x) <= n) return(x)
    x[x %in% sample(x, n)]
}

df[unlist(lapply(split(1:nrow(df), df$ID), FUN, n = 8)), ]
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  • 10
    mydata1 is your original data(not tested)

mydata2<- split(mydata1,mydata1$ID)
names(mydata2)<-paste0("mydata2",1:length(levels(ID))) 
mysample<-Map(function(x) x[sample((1:nrow(x)),size=500,replace=FALSE),], mydata2)

library(plyr)# for rbinding the mysample
ldply(mysample)
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  • 0

    虽然这不是很优雅的解决方案，但它可能会起作用 .

    library(data.table)
df <- data.table(df)
f <- list()
for(i in unique(df1$ID)){
 f[[i]] <- df1[id == i][sample(.N,(500))]
  }
 dfnew <- rbindlist(f)
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