在R中引导两个数据集
在R中引导两个数据集
提问于 2013-09-20 07:28:13
我有两个数据格式如下：
seed(1)
X <- data.frame(matrix(rnorm(2000), nrow=10))其中行代表基因，列代表基因型。
对于每一轮的引导(n=1000)，应随机选择基因型而不替换此数据集(X)，并形成两组数据集(X'应有5种基因型，Y'应有5种基因型)。基本上，最后我将拥有1000个这样的数据集-- X'和Y'，它们将包含来自完整表达式数据集的5个随机基因型。
我试过使用replicate和apply，但没有起作用。
B <- 1000
replicate(B, apply(X, 2, sample, replace = FALSE))回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2013-09-20 07:44:51
我认为，您最好先选择列号，从200中选择10，而不替换(每X‘和Y’5)：
colnums_boot <- replicate(1000,sample.int(200,10))从那里开始，当您计算每个迭代时，我从1到1000，您可以抓取
Xprime <- X[,colnums_boot[1:5,i]]
Yprime <- X[,colnums_boot[6:10,i]]这就避免了制作三维array ( matrix在R中的推广).
此外，如果速度是一个考虑，我认为它会更快离开X作为一个矩阵，而不是一个数据框架。也许其他人可以对此发表评论。
编辑:下面是一种预先抓取它们的方法(在一对三维数组中)：
Z <- as.matrix(X)
Xprimes <- array(,dim=c(10,5,1000))
Xprimes[] <- Z[,colnums_boot[1:5,]]
Yprimes <- array(,dim=c(10,5,1000))
Yprimes[] <- Z[,colnums_boot[6:10,]]页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/18911185
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