R：如何从每一列中随机抽取一个值并引导答案

【问题标题】：R: How to randomly sample one value from each column and bootstrapR：如何从每一列中随机抽取一个值并引导
【发布时间】：2020-05-28 13:37:40
【问题描述】：

我有 18 列和 100 行，其中列代表 18 名学生，行代表他们在 100 次考试中的成绩。这就是我想要的：对于每个学生，我想从所有 100 个成绩中随机抽样/选择一个成绩。换句话说，我想要一个 18 列和 1 行的样本。我尝试过应用、示例函数，但所有这些都不起作用，我也不知道为什么。任何帮助将不胜感激！非常感谢！

bs = data.frame(matrix(nrow=1,ncol=18))
for (i in colnames(high)){
  bs[,i]=sample(high[,i],1,replace=TRUE)
}

as.data.frame(lapply(high[,i],sample,18,replace=TRUE))

【问题讨论】：

标签： r random statistics-bootstrap

【解决方案1】：

试试这个

apply(data, 2, sample, size = 1)

使用@StupidWolf 的数据进行测试：

set.seed(101)
apply(high, 2, sample, size = 1)

#   student1   student2   student3   student4   student5   student6   student7   student8   student9  student10  student11  student12  student13  student14  student15  student16  student17  student18
# 0.57256477 0.84338121 0.71225050 0.56432392 0.23865929 0.23563641 0.51903694 0.36692427 0.51577410 0.45780908 0.19434773 0.70247028 0.60383059 0.25451088 0.78583242 0.86241707 0.05360842 0.61892604

【讨论】：

【解决方案2】：

假设您的数据是这样的：

set.seed(100)
high = matrix(runif(100*18),ncol=18)
colnames(high) = paste0("student",1:18)
rownames(high) = paste0("exam",1:100)

head(high)
        student1   student2  student3  student4  student5  student6   student7
exam1 0.30776611 0.32741508 0.3695961 0.8495923 0.5112374 0.2202326 0.03176634
exam2 0.25767250 0.38947869 0.9563228 0.6532260 0.2777107 0.7431595 0.57970549
exam3 0.55232243 0.04105275 0.9135767 0.9508858 0.3606569 0.3059573 0.15420484
exam4 0.05638315 0.36139663 0.8233363 0.6172230 0.4375279 0.4022088 0.12527050

你想要做的，是样本 1 到 100，18 次替换（类似于引导程序，感谢@H1 指出这一点）：

set.seed(101)
take=sample(1:100,18,replace=TRUE)
take
 [1] 73 57 46 95 81 58 95 61 60 59 99  3 32  9 96 99 99 98

从上面可以看出，replace=TRUE 多次使用 99。我们将取 column1 的 73 条目，column2 的 56 条目，依此类推。这可以通过以下方式完成：

high[cbind(take,1:18)]
 [1] 0.57256477 0.84338121 0.71225050 0.56432392 0.23865929 0.23563641
 [7] 0.51903694 0.36692427 0.51577410 0.45780908 0.19434773 0.70247028
[13] 0.60383059 0.25451088 0.78583242 0.86241707 0.05360842 0.61892604

【讨论】：

虽然不是最简单的，但这确实让我从另一个角度来解决这个问题。谢谢！

【解决方案3】：

您可以使用sample() 随机选择一列。

我在这里创建了一个小数据样本。如果您提供示例数据以更好地理解问题，将会很有帮助。

# sample data
df <- data.frame(
  student1 = c(50, 45, 86, 30),
  student2 = c(56, 78, 63, 58),
  student3 = c(88, 60, 75, 93),
  student4 = c(87, 33, 49, 11),
  student5 = c(85, 96, 55, 64)
)

然后您遍历每个考试记录并随机选择一个学生的成绩并将其存储在一个向量中。作为最后一步，由于您需要一个数据框，您可以将向量转换为数据框。

# column names
students <- colnames(df)

# empty vector
vals <- c()

for(s in students) {
  grade <- sample(df[[s]], 1)
  vals <- c(vals, grade)
}

finalDF <- as.data.frame(t(vals))
names(finalDF) <- students
finalDF

我运行的 2 次迭代的输出是 -

  student1 student2 student3 student4 student5
1       45       78       93       87       64

  student1 student2 student3 student4 student5
1       45       63       93       87       96

其他答案真的很聪明，但我希望这会有所帮助！

【讨论】：

有助于收集大迭代！谢谢！