Создайте data.frame, добавив N строк функций выборки

Я изо всех сил пытаюсь создать data.frame случайных выборок. Привожу воспроизводимый пример:

У меня есть несколько пользовательских функций, подобных этой:

vendorSelector <- function() {
  sample(c("Paco", "Juan", "Alex", "Marc"), 1)
}

productSelector <- function() {
  sample(c("Water", "Oil", "Carbon", "Wood"), 1)
}

Мне удалось создать фрейм данных вручную, сделав это:

data <- data.frame(Vendor = vendorSelector(), Product = productSelector(),
               stringsAsFactors = FALSE)

А затем повторяя вручную эту строку кода:

data <- rbind(data, c(Vendor = vendorSelector(), Product = productSelector()))

Моя проблема в том, что я хочу сгенерировать data.frame из 1000 строк, и я не хочу запускать вручную 999 раз блок rbind для его достижения. Можете ли вы помочь мне придумать какой-то цикл или пользовательскую функцию для ее достижения? Спасибо.

r dataframe loops

21.12.2020 18:55

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

В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.

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 ⚡️

Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...

Пользовательский скаляр GraphQL

Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Вы можете изменить свои функции, включив параметр, а затем сэмплировать n наблюдений:

productSelector <- function(n) {
  sample(c("Water", "Oil", "Carbon", "Wood"), n, replace = T)
}

vendorSelector <- function(n) {
  sample(c("Paco", "Juan", "Alex", "Marc"), n, replace = T)
}

data <- data.frame(Vendor = vendorSelector(10), Product = productSelector(10),
                   stringsAsFactors = FALSE)

data

       Vendor Product
1    Paco     Oil
2    Paco  Carbon
3    Juan     Oil
4    Paco     Oil
5    Marc  Carbon
6    Juan     Oil
7    Juan  Carbon
8    Juan    Wood
9    Alex     Oil
10   Paco    Wood

21.12.2020 19:00

Ответ принят как подходящий

напрямую сэмплировать 1000 строк за один раз, вам нужно установить replace=T, так как количество выбранных элементов больше, чем исходный набор элементов.

data.frame(Vendor = sample(c("Paco", "Juan", "Alex", "Marc"), 1000, replace=T), Product =  sample(c("Water", "Oil", "Carbon", "Wood"), 1000, replace=T),
               stringsAsFactors = FALSE)

Спасибо, ваш подход к решению дал мне идею продолжить мой проект данных, а также решил проблему, с которой я столкнулся!

— 21.12.2020 19:46

21.12.2020 19:00