R - 为列值的随机样本选择行？

Question

如何为随机列值样本选择所有行？

我有一个如下所示的数据框：

tag  weight

R007     10
R007     11
R007      9
J102     11
J102      9
J102     13
J102     10
M942      3
M054      9
M054     12  
V671     12
V671     13
V671      9
V671     12
Z990     10
Z990     11

您可以使用...进行复制

weights_df <- structure(list(tag = structure(c(4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
3L, 2L, 2L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L), .Label = c("J102", "M054", 
"M942", "R007", "V671", "Z990"), class = "factor"), value = c(10L, 
11L, 9L, 11L, 9L, 13L, 10L, 3L, 9L, 12L, 12L, 14L, 5L, 12L, 11L, 
15L)), .Names = c("tag", "value"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-16L))

我需要为两个随机采样的标签创建一个包含上述数据框中所有行的数据框。假设随机选择标签 R007 和 M942，我的新数据框需要如下所示：

tag  weight

R007     10
R007     11
R007      9
M942      3

我该怎么做？

我知道我可以像这样创建一个包含两个随机标签的列表：

library(plyr)
tags <- ddply(weights_df, .(tag), summarise, count = length(tag))
set.seed(5464)
tag_sample <- tags[sample(nrow(tags),2),]
tag_sample

导致...

   tag count
4 R007     3
3 M942     1

但我只是不知道如何使用它来子集我的原始数据框。

Answer 1

这是你想要的吗？

subset(weights_df, tag%in%sample(levels(tag),2))

Answer 2

如果你的data.frame被命名为dfrm，那么这将随机选择100个tags

dfrm[ sample(NROW(dfrm), 100), "tag" ]   # possibly with repeats

另一方面，如果您想要一个具有相同列（可能有重复）的数据框：

samp <- dfrm[ sample(NROW(dfrm), 100),  ]  # leave the col name entry blank to get all

第三种可能性...您希望随机使用 100 个不同的标签，但完全没有加权到频率的概率：

samp.tags <- unique(dfrm$tag)[ sample(length(unique(dfrm$tag)), 100]

编辑：修改后的问题；其中之一：

 subset(dfrm, tag %in% c("R007", "M942") )

或者：

dfrm[dfrm$tag %in% c("R007", "M942"), ]

或者：

dfrm[grep("R007|M942", dfrm$tag), ]