尝试将数据帧随机化两次并将这两个样本添加到新数据帧
Attempting to randomize a data frame twice and add both of those samples to a new data frame
所以我有一个数据框：
> MLSpredictions
fit se.fit residual.scale upr lwr
1 1.392213 0.1476321 1 1.681572 1.102854
2 1.448370 0.1709856 1 1.783501 1.113238
3 1.392213 0.1476321 1 1.681572 1.102854
4 1.448370 0.1709856 1 1.783501 1.113238
5 1.448370 0.1709856 1 1.783501 1.113238
6 1.448370 0.1709856 1 1.783501 1.113238
7 1.506792 0.1969097 1 1.892734 1.120849
8 1.506792 0.1969097 1 1.892734 1.120849
9 1.567570 0.2253572 1 2.009270 1.125870
10 1.567570 0.2253572 1 2.009270 1.125870
11 1.630800 0.2563338 1 2.133214 1.128386
12 1.448370 0.1709856 1 1.783501 1.113238
13 1.448370 0.1709856 1 1.783501 1.113238
14 1.448370 0.1709856 1 1.783501 1.113238
15 1.506792 0.1969097 1 1.892734 1.120849
16 1.567570 0.2253572 1 2.009270 1.125870
17 1.567570 0.2253572 1 2.009270 1.125870
18 1.567570 0.2253572 1 2.009270 1.125870
19 1.567570 0.2253572 1 2.009270 1.125870
我想对整个数据帧进行两次采样，并将这两个样本添加到新数据帧 MLSSeason:
我的尝试是：
MLSSeason[1:19] = sample(MLSpredictions)
MLSSeason[20:38] = sample(MLSpredictions)
但这并没有给我正确的解决方案。理想情况下，MLSSeason 将有 38 行，每个 MLSprediction 中有两行在内部采样。
您无法将数据框提供给 sample。它不会给您任何错误，但数据框会原样返回。相反，您应该生成行索引。
MLSSeason <- MLSpredictions[c(sample(nrow(MLSpredictions)), sample(nrow(MLSpredictions))), ]
注意，这不等同于：
MLSpredictions[sample(nrow(MLSpredictions)),]
不能有重复的行。
如果您提供数据框进行采样，它将对数据框的列进行采样，而不是行。
以下代码将对每行进行两次采样，让您知道哪些行是第一次或第二次采样。
MLSpredictions[sample(1:(nrow(MLSpredictions)*2))/2,]
它将为您提供信息行名称，例如，其中 11.1 是行 11.
的第二次出现
fit se.fit residual.scale upr lwr
16 1.567570 0.2253572 1 2.009270 1.125870
5 1.448370 0.1709856 1 1.783501 1.113238
11 1.630800 0.2563338 1 2.133214 1.128386
15 1.506792 0.1969097 1 1.892734 1.120849
1 1.392213 0.1476321 1 1.681572 1.102854
12 1.448370 0.1709856 1 1.783501 1.113238
11.1 1.630800 0.2563338 1 2.133214 1.128386
7 1.506792 0.1969097 1 1.892734 1.120849
如果你希望样本分块，比如保证每行每19行采样一次，那么@ZheyuanLi提供了理想的答案。如果没有，我的答案可能最适合你。
所以我有一个数据框：
> MLSpredictions
fit se.fit residual.scale upr lwr
1 1.392213 0.1476321 1 1.681572 1.102854
2 1.448370 0.1709856 1 1.783501 1.113238
3 1.392213 0.1476321 1 1.681572 1.102854
4 1.448370 0.1709856 1 1.783501 1.113238
5 1.448370 0.1709856 1 1.783501 1.113238
6 1.448370 0.1709856 1 1.783501 1.113238
7 1.506792 0.1969097 1 1.892734 1.120849
8 1.506792 0.1969097 1 1.892734 1.120849
9 1.567570 0.2253572 1 2.009270 1.125870
10 1.567570 0.2253572 1 2.009270 1.125870
11 1.630800 0.2563338 1 2.133214 1.128386
12 1.448370 0.1709856 1 1.783501 1.113238
13 1.448370 0.1709856 1 1.783501 1.113238
14 1.448370 0.1709856 1 1.783501 1.113238
15 1.506792 0.1969097 1 1.892734 1.120849
16 1.567570 0.2253572 1 2.009270 1.125870
17 1.567570 0.2253572 1 2.009270 1.125870
18 1.567570 0.2253572 1 2.009270 1.125870
19 1.567570 0.2253572 1 2.009270 1.125870
我想对整个数据帧进行两次采样，并将这两个样本添加到新数据帧 MLSSeason:
我的尝试是：
MLSSeason[1:19] = sample(MLSpredictions)
MLSSeason[20:38] = sample(MLSpredictions)
但这并没有给我正确的解决方案。理想情况下，MLSSeason 将有 38 行，每个 MLSprediction 中有两行在内部采样。
您无法将数据框提供给 sample。它不会给您任何错误，但数据框会原样返回。相反，您应该生成行索引。
MLSSeason <- MLSpredictions[c(sample(nrow(MLSpredictions)), sample(nrow(MLSpredictions))), ]
注意，这不等同于：
MLSpredictions[sample(nrow(MLSpredictions)),]
不能有重复的行。
如果您提供数据框进行采样，它将对数据框的列进行采样，而不是行。
以下代码将对每行进行两次采样，让您知道哪些行是第一次或第二次采样。
MLSpredictions[sample(1:(nrow(MLSpredictions)*2))/2,]
它将为您提供信息行名称，例如，其中 11.1 是行 11.
fit se.fit residual.scale upr lwr
16 1.567570 0.2253572 1 2.009270 1.125870
5 1.448370 0.1709856 1 1.783501 1.113238
11 1.630800 0.2563338 1 2.133214 1.128386
15 1.506792 0.1969097 1 1.892734 1.120849
1 1.392213 0.1476321 1 1.681572 1.102854
12 1.448370 0.1709856 1 1.783501 1.113238
11.1 1.630800 0.2563338 1 2.133214 1.128386
7 1.506792 0.1969097 1 1.892734 1.120849
如果你希望样本分块，比如保证每行每19行采样一次，那么@ZheyuanLi提供了理想的答案。如果没有，我的答案可能最适合你。