如何通过随机样本获取两个不同数据帧的子集进行比较？

Question

我想比较两个不同的数据框。两个数据框都包含相同数量的行和列。第一个数据帧 (1) 是从 0 到 1 的购买概率，而第二个数据帧 (2) 是二进制编码的，表示用户的实际购买。

我现在的斗争是，我如何从 df (1) 中获取一个随机子集，它在 df (2) 中也相同来比较这个子集？

例如： 如何获取 df (1) 的 100 个用户（行）和两个与 df (2) 相同的产品（列）的子集。

这可能吗？
还是我必须先重新处理我的数据框？
通常可以通过 user_ID 加入两个数据框 - 如果这很重要的话。

# FIRST DF CONSISTS OF PROBABILITIES
df_probabilities <- data.frame(matrix(runif(20000,0,1), nrow=1000,ncol = 20))
# SECOND DF CONSISTS OF BINARY DATA
library("Matrix")
df_binary <- data.frame(as.matrix(rsparsematrix(1000, 20,nnz = 800,  rand.x = runif)))
df_binary[df_binary > 0] = 1

Answer 1

基于随机索引的抽样应该会有所帮助

set.seed(100)
user_index = sample(1:100)

subs1 = df1[user_index,]
subs2 = df2[user_index,]