Случайная выборка из кадра данных с определенным количеством

Этот вопрос, вероятно, лучше всего проиллюстрирован примером.

Предположим, у меня есть фрейм данных df с двоичной переменной b (значения b равны 0 или 1). Как я могу взять случайную выборку размером 10 из этого фрейма данных, чтобы у меня было 2 экземпляра, где b = 0 в случайной выборке, и 8 экземпляров, где b = 1 в фрейме данных?

Прямо сейчас я знаю, что могу сделать df[sample(nrow(df),10,], чтобы получить часть ответа, но это даст мне случайное количество 0 и 1 экземпляров. Как я могу указать определенное количество экземпляров 0 и 1, при этом выбирая случайную выборку?

Можете ли вы просто взять два образца, один размером 2, где b = 0, и один размером 8, где b = 1?

Skaqqs 30.03.2022 21:40

Возможно, если я смогу как-то объединить образцы. Мне нужно рассчитать среднее значение и стандартное отклонение другой переменной в выборке, поэтому было бы лучше, если бы я мог взять только одну выборку.

qmack 30.03.2022 21:43
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
1
2
35
3
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 3

Вот пример того, как я это сделаю... возьму два образца и скомбинирую их. Я написал простую функцию, чтобы вы могли «просто взять один образец».

С вектором:

pop <- sample(c(0,1), 100, replace = TRUE)

yoursample <- function(pop, n_zero, n_one){
  c(sample(pop[pop == 0], n_zero),
    sample(pop[pop == 1], n_one))
}

yoursample(pop, n_zero = 2, n_one = 8)
[1] 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1

Или, если вы работаете с кадром данных с каким-то уникальным индексом, называемым id:

# Where d1 is your data you are summarizing with mean and sd
dat <- data.frame(
    id = 1:100,
    val = sample(c(0,1), 100, replace = TRUE),
    d1 = runif (100))

yoursample <- function(dat, n_zero, n_one){
  c(sample(dat[dat$val == 0,"id"], n_zero),
    sample(dat[dat$val == 1,"id"], n_one))
}

sample_ids <- yoursample(dat, n_zero = 2, n_one = 8)  
sample_ids

mean(dat[dat$id %in% sample_ids,"d1"])
sd(dat[dat$id %in% sample_ids,"d1"])
Ответ принят как подходящий

Вот предложение:

Сначала создайте образец 0 и 1 с идентификатором столбца. Затем попробуйте 2:8 df с условием и свяжите их вместе:

library(tidyverse)

set.seed(123)
df <- as_tibble(sample(0:1,size=50,replace=TRUE)) %>% 
  mutate(id = row_number())

df1 <- df[ sample(which (df$value ==0) ,2), ]
df2 <- df[ sample(which (df$value ==1), 8), ]    

df_final <- bind_rows(df1, df2)
   value    id
   <int> <int>
 1     0    14
 2     0    36
 3     1    21
 4     1    24
 5     1     2
 6     1    50
 7     1    49
 8     1    41
 9     1    28
10     1    33
library(tidyverse)

set.seed(123)

df <- data.frame(a = letters,
                 b = sample(c(0,1),26,T))

bind_rows(
  df %>% 
    filter(b == 0) %>% 
    sample_n(2),
  df %>% 
    filter(b == 1) %>% 
    sample_n(8)
) %>% 
  arrange(a)

   a b
1  d 1
2  g 1
3  h 1
4  l 1
5  m 1
6  o 1
7  p 0
8  q 1
9  s 0
10 v 1

Другие вопросы по теме