数据框中是否有 select N 个随机列的 R 函数?

Is there an R function to select N random columns from the dataframe?

是否有 select 来自数据帧的 N 个随机列的 R 函数?我正在尝试检查用于贝叶斯网络结构学习的 Sparsebn 包的时间复杂度

我试过了,但是算法 select 不仅有 N 列,还有 N 行。如何解决?

library(sparsebn)
library(igraph)
library(graph)

df <- read.csv("data/arth150.csv", header = TRUE, sep = ",", check.names = FALSE)

df <- as.data.frame(unclass(df), stringsAsFactors = TRUE)

experiment_range <- list(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 106)

timelist <- list()

for (i in experiment_range) {
  rand_df <- df[sample(ncol(df), size=i), ]
  start_time <- Sys.time()
  dat <- sparsebnData(rand_df, type = 'c')
  dags <- estimate.dag(data = dat)
  end_time <- Sys.time()
  ctime <- end_time - start_time
  otime <- list(ctime)
  timelist <- append(timelist, otime)
}

如果 df 是数据框,您可以通过这样做随机采样 i 列:

df[,sample(1:ncol(df),i)]

或使用dplyr:

dplyr::select(df, sample(seq_len(ncol(df)), size = i))

在管道中:

df %>% dplyr::select(sample(seq_len(ncol(.)), size = i))