如何在 R 中将数据帧随机拆分为多个部分？

当数据帧较大时，可以将其随机拆分为多个部分。我们需要部分分析数据时，可能需要这样做。我们可以利用 split 函数和 sample 函数实现此操作，以随机选择值。

示例

考虑基 R 中的 trees 数据 −

> str(trees)
'data.frame': 31 obs. of 3 variables:
$ Girth : num 8.3 8.6 8.8 10.5 10.7 10.8 11 11 11.1 11.2 ...
$ Height: num 70 65 63 72 81 83 66 75 80 75 ...
$ Volume: num 10.3 10.3 10.2 16.4 18.8 19.7 15.6 18.2 22.6 19.9 ...

将 trees 数据拆分为三部分 −

> split(trees, sample(rep(1:3,times=c(10,10,11))))
$`1`
 Girth Height Volume
 2  8.6 65 10.3
 3  8.8 63 10.2
10 11.2 75 19.9
12 11.4 76 21.0
13 11.4 76 21.4
16 12.9 74 22.2
21 14.0 78 34.5
22 14.2 80 31.7
25 16.3 77 42.6
26 17.3 81 55.4
$`2`
Girth Height Volume
 5 10.7 81 18.8
 6 10.8 83 19.7
 8 11.0 75 18.2
11 11.3 79 24.2
14 11.7 69 21.3
17 12.9 85 33.8
20 13.8 64 24.9
28 17.9 80 58.3
29 18.0 80 51.5
30 18.0 80 51.0
$`3`
Girth Height Volume
1 8.3 70 10.3
4 10.5 72 16.4
7 11.0 66 15.6
9 11.1 80 22.6
15 12.0 75 19.1
18 13.3 86 27.4
19 13.7 71 25.7
23 14.5 74 36.3
24 16.0 72 38.3
27 17.5 82 55.7
31 20.6 87 77.0

考虑基 R 中的 women 数据 −

> str(women)
'data.frame': 15 obs. of 2 variables:
$ height: num 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 ...
$ weight: num 115 117 120 123 126 129 132 135 139 142 ...

将 women 数据拆分为两部分 −

> split(women, sample(rep(1:2,times=c(10,5))))
$`1`
height weight
 2 59 117
 4 61 123
 5 62 126
 6 63 129
 7 64 132
 9 66 139
11 68 146
12 69 150
14 71 159
15 72 164
$`2`
height weight
1 58 115
3 60 120
8 65 135
10 67 142
13 70 154

更新于：11-Aug-2020

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