随机化 data.frame 多列中的值答案

【问题标题】：randomize values within multiple columns of a data.frame随机化 data.frame 多列中的值
【发布时间】：2019-08-17 05:12:27
【问题描述】：

我正在尝试随机化多列中的值，但保持行和列的顺序。另外，我只想随机化每列中的值。我基本上想在数据框的多列（不仅仅是 V1 列）上使用下面的函数。

sample(myDF$V1)

编辑：这是一些带有 dput 的示例数据：

structure(list(V1 = c(9.883752193648, 15.8168998395206, 20.7796219245553, 
26.8050975188108), V2 = c(11.8173120437042, 14.1136424787568, 
21.4557850824769, 24.5183526363054), V3 = c(10.370627864258, 
14.6684224100574, 19.3556715707687, 25.6203798012984), V4 = c(10.520216457555, 
16.1207126516696, 18.4468625947703, 25.6121234926508), V5 = c(9.24946800549767, 
15.2987236992673, 18.4022904833037, 24.8376890230819)), .Names = c("V1", 
"V2", "V3", "V4", "V5"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-4L))

这将是 V1 列的结果：

>myDF$V1
9.883752193648, 15.8168998395206, 20.7796219245553, 26.8050975188108

>sample(df1$V1)
26.805098  9.883752 15.816900 20.779622

【问题讨论】：

感谢您提供示例数据，但您的预期结果是什么？
Randomly insert NAs into dataframe proportionaly的可能重复
我明白了，上述方法确实可行，但我无法找到答案，因为上下文是如此不同。

标签： r loops random shuffle sample

【解决方案1】：

你可能想要这个。使用lapply 将sample 应用于每一列。

set.seed(42)  # for sake of reproducibility
as.data.frame(lapply(myDF, sample))
#          V1       V2       V3       V4        V5
# 1 26.805098 21.45579 19.35567 25.61212 24.837689
# 2 20.779622 14.11364 25.62038 10.52022  9.249468
# 3  9.883752 24.51835 10.37063 18.44686 18.402290
# 4 15.816900 11.81731 14.66842 16.12071 15.298724

编辑

让我们给myDF 行名

rownames(myDF) <- letters[1:4]

我们可以缓冲它们

nm <- rownames(myDF)

并将它们与上面的命令一起归还。

set.seed(42)
myDF <- `rownames<-`(as.data.frame(lapply(myDF, sample)), nm)
myDF
#          V1       V2       V3       V4        V5
# a 26.805098 21.45579 19.35567 25.61212 24.837689
# b 20.779622 14.11364 25.62038 10.52022  9.249468
# c  9.883752 24.51835 10.37063 18.44686 18.402290
# d 15.816900 11.81731 14.66842 16.12071 15.298724

数据

myDF <- structure(list(V1 = c(9.883752193648, 15.8168998395206, 20.7796219245553, 
26.8050975188108), V2 = c(11.8173120437042, 14.1136424787568, 
21.4557850824769, 24.5183526363054), V3 = c(10.370627864258, 
14.6684224100574, 19.3556715707687, 25.6203798012984), V4 = c(10.520216457555, 
16.1207126516696, 18.4468625947703, 25.6121234926508), V5 = c(9.24946800549767, 
15.2987236992673, 18.4022904833037, 24.8376890230819)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-4L))

【讨论】：

谢谢。我认为这可行，但无法分辨，因为它不保留我的行名。抱歉，上面的示例中没有
随机化由sample完成。 "rownames<-" 只是分配您之前存储在 nm 中的行名。
谢谢。我让它在样本上工作，但还不是我的数据。
好的，检查并报告！
好的，我现在明白了！它会向屏幕/控制台产生正确的（随机）输出，但不会保存它。这就是为什么当我通过打印 myDF 进行检查时，它看起来没有改变 - 因为它不会保存回 myDF。