R中的多重随机抽样

Question

我目前有一个名为 liquidation 的数据框，我想在其中运行从中抽取 30 个随机样本，每个样本包含 1000 个观察值，指定哪个帐户来自哪个样本，然后将其与所有样本组合成一个新的数据框共 30 个样本：

以下是我在使用 dplyr 包进行随机抽样时手动完成的方法，但想简化它以提高可重复性：

Sample_1 <- liquidation %>%
  sample_n(1000)
Sample_1$Obs <- 1

Sample_2 <- liquidation %>%
  sample_n(1000)
Sample_2$Obs <- 2

Sample_3 <- liquidation %>%
  sample_n(1000)
Sample_3$Obs <- 3
....
Sample_30 <- liquidation %>%
  sample_n(1000)
Sample_30$Obs <- 30

然后我将它们全部组合成一个组合数据框：

Combined <- rbind(Sample_1, Sample_2,   Sample_3,   Sample_4,   Sample_5,   Sample_6,   Sample_7,   Sample_8,   Sample_9,   Sample_10,  
                  Sample_11,    Sample_12,  Sample_13,  Sample_14,  Sample_15,  Sample_16,  Sample_17,  Sample_18,  Sample_19,  
                  Sample_20,    Sample_21,  Sample_22,  Sample_23,  Sample_24,  Sample_25,  Sample_26,  Sample_27,  Sample_28,  
                  Sample_29,    Sample_30)

str(Combined)
'data.frame':   30000 obs. of  31 variables:

Answer 1

您应该能够将其包装成一个函数（假设 Sample_20 等是临时的，您以后不需要它们）

sampling <- function(x, nSamples = 30, nRows = 1000) {
  do.call('rbind', lapply(seq_along(1:nSamples), function(n) {
    x %>% sample_n(nRows) %>% mutate(Obs=n)
  }))
}

然后可以运行与:

combined <- sampling(liquidation)

Answer 2

下面是一个使用mtcars的例子（随机选择5行，10次）

Combined <- bind_rows(replicate(10, mtcars %>% sample_n(5), simplify=F), .id="Obs")

我们使用基函数replicate()多次重复采样。然后我们使用 dplyr 的 bind_rows() 合并样本并跟踪它们来自哪个样本。

R中的多重随机抽样

Multiple Random Sampling in R

multisampling

r