R：为什么我的函数不能在我的环境中创建对象

Question

我想编写一个函数来创建 n 个数据集的随机样本而无需替换。

在这个例子中，我使用的是 iris 数据集。鸢尾花数据集有 150 个观察值，说我要 10 个样本。

我的尝试：

#load libraries
library(dplyr)    

# load the data
data(iris)
head(iris)

# name df
df = iris

# set the number of samples
n = 10

# assumption: the number of observations in df is divisible by n
# set the number of observations in each sample
m = nrow(df)/n

# create a column called row to contain initial row index
df$row = rownames(df)

# define the for loop
# that creates n separate data sets
# with m number of rows in each data set

for(i in 1:n){
  # create the sample
  sample = sample_n(df, m, replace = FALSE) 

  # name the sample 'dsi'
  x = assign(paste("ds",i,sep=""),sample)

  # remove 'dsi' from df
  df = df[!(df$row %in% x$row),]

}

当我运行这段代码时，我得到了我想要的。我得到名为 ds1,ds2,...,ds10 的随机样本。

现在，当我尝试将其转换为函数时：

samplez <- function(df,n){

  df$row = rownames(df)

  m = nrow(df)/n

  for(i in 1:n){

    sample = sample_n(df, m, replace = FALSE) 

    x = assign(paste("ds",i,sep=""),sample)

    df = df[!(df$row %in% x$row),]

  }

}

当我执行 'samplez(iris,10)' 时没有任何反应。我错过了什么？

谢谢

Answer 1

只需将结果保存在列表中，然后 return。然后您将在您的全局环境中拥有一个对象，即示例列表，而不是用一堆相似的数据框使您的环境变得混乱。

我不确定您要用 df 做什么，但这里是 return 所有示例的方法。让我知道您想用 df 做什么，我也可以添加：

samplez <- function(df,n){

  samples = list()

  df$row = rownames(df)

  m = nrow(df)/n

  for(i in 1:n){

    samples[[paste0("ds",i)]] = sample_n(df, m, replace = FALSE) 

    df = df[!(df$row %in% samples[[i]]$row),]

  }
  return(samples)
}

R：为什么我的函数不能在我的环境中创建对象

R: Why won't my function create objects in my environment

for-loop

r

function

sampling