首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在R中有条件的组内随机抽样

在R中,可以使用dplyr包中的group_by()sample_n()函数来实现有条件的组内随机抽样。

首先,确保已安装并加载了dplyr包:

代码语言:txt
复制
install.packages("dplyr")
library(dplyr)

假设我们有一个数据框df,其中包含了一个分组变量group和其他变量。我们想要在每个组内进行随机抽样,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 使用group_by()函数按照分组变量对数据框进行分组:
代码语言:txt
复制
df_grouped <- df %>% group_by(group)
  1. 使用sample_n()函数在每个组内进行随机抽样。该函数的第一个参数是要抽样的数据框,第二个参数是每个组要抽取的观测数量:
代码语言:txt
复制
df_sampled <- df_grouped %>% sample_n(size)

其中,size是一个整数,表示每个组要抽取的观测数量。你可以根据需要自行指定。

以下是一个完整的示例:

代码语言:txt
复制
# 创建示例数据框
df <- data.frame(
  group = c("A", "A", "A", "B", "B", "B", "C", "C", "C"),
  value = 1:9
)

# 按照分组变量进行分组
df_grouped <- df %>% group_by(group)

# 在每个组内进行随机抽样
df_sampled <- df_grouped %>% sample_n(2)

在上述示例中,我们将数据框df按照group变量进行分组,并在每个组内随机抽取了2个观测。你可以根据实际需求调整抽样数量。

请注意,以上答案中没有提及任何特定的云计算品牌商。如果需要了解腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,建议访问腾讯云官方网站或咨询腾讯云官方客服。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

R语言】获取基因上某个区域SNP信息

有时候我们手上会有一些基因区域,当你想去看看这些区域里面是否包含一些比较重要SNP(例如与疾病相关SNP)时候,大家一般会怎么做呢?...或者自己写个简单脚本去看看每个SNP是否存在于给定基因区域。...今天小编给大家介绍一个比较方便快捷方法,这种方法不需要下载完整SNP文件。当你区域不多时候,会比较方便快捷。...我们用到工具叫biomart,前面小编也给大家介绍过这个工具 ☞biomart基因ID转换,获取转录本类型 接下来我们看怎么利用biomart来获取基因上某个区域SNP信息 #安装biomaRt...信息 #filters设置根据什么信息过滤SNP #value是基因位置信息,chr8:148350-148612 #mart指定用什么数据库和数据集,就是刚刚定义 snps <- getBM(attributes

1.2K20

入门干货:从《权力游戏》战斗场景中搞懂数据抽样和过滤

因此我们只要保证以相同概率返回第一个或者第二个数据就可以满足要求。因此我们生成一个0到1随机数R, 如果R小于0.5我们就返回第一个数据,如果R大于0.5,返回第二个数据。...有时可直接利用个体自身所带号码进行编号,学号、准考证号、门牌号等; 确定分段间隔k,对编号进行分段。...分层抽样要求各层之间差异很大,层个体或单元差异小,而整群抽样要求群与群之间差异比较小,群个体或单元差异大;分层抽样样本是从每个层抽取若干单元或个体构成,而整群抽样则是要么整群抽取,要么整群不被抽取...▲关于战斗场景数据 用阿里云先进行过滤,然后再分别进行加权抽样、分层抽样和随机抽样。首先进入阿里云大数据开发平台机器学习平台,选择相应工作后进入算法平台。...▲随机抽样结果 从抽样结果看出,加权抽样依赖权重列数值权重大小进行抽样;分层抽样根据分组列,先对数据进行分组,然后在每个中进行抽样;随机抽样就是按照抽样比例,对数据进行抽样。

1.1K10

抽样调查怎么做?

02 如何设计抽样样本 1、确定目标总体,首先要明白目标总体何在,才知道样本取自哪里。这里目标总体是指被调查对象总体。...3、确定抽样空间,最后需要确定一下抽样空间,即你在哪一范围抽哪些对象呢。...1、简单随机抽样,简单随机抽样就是通过随机选取一个大小为n样本,所有大小为n样本被选中可能都相同。...简单随机抽样又包括重复抽样和不重复抽样,两者主要区别是在一次抽选结束以后是否继续参与下一轮抽选。 简单随机抽样具体方式有:抽签,随机编号生成器。...除了简单随机抽样以外我们还有分层抽样、整群抽样、系统抽样三种。 2、分层抽样将总体划分为几个或几个层,或层中单位都很相似,每一层都尽可能与其他层不一样,分号层以后,就对每一层进行简单随机抽样

1.5K70

听倦了随机分组,原来是这么回事儿

人体试验中,实验和对照受试对象特征(年龄、性别、是否服药、是否有运动习惯等等)常成为研究过程中混杂因素,对研究结果产生重要影响。...今天小编就和大家聊聊~ 1.随机化 随机:通常有两种用途,一种是随机抽样,另一种是随机分组(随机化)。...即每个车厢中有一半研究对象进入试验,另一半研究对象进入对照。 应用条件:当研究对象人数较少,而影响试验结果因素又较多,简单随机化不易使两具有较好可比性时,可采用区随机化。...分层随机化(Stratified Randomization):首先要根据研究对象某些重要临床特征或危险因素分层(年龄、性别、病情、疾病分期等);然后在每一层进行简单随机分组;最后分别合并为试验和对照...各层可采用区随机化,保证该中心试验和对照研究对象数量相等。这样整个研究分组方案就是分层区随机化。③分层因素不宜过多,否则个别亚研究对象数量将很少甚至没有。

2.1K20

R语言对综合社会调查GSS数据进行自举法bootstrap统计推断、假设检验、探索性数据分析可视化

然后,我们将详细说明自举法bootstrap原理和应用,以及如何利用R语言进行自举法bootstrap分析。接着,我们将探讨假设检验概念和步骤,并展示如何使用R语言进行假设检验分析。...最后,我们将介绍数据可视化重要性,并演示如何使用R语言生成图表和可视化结果。...我们检查是否满足比较两个独立比例条件。 独立性:随机抽样:两个人群都是随机抽样;10% 受访者对工作满意。 gssc %>% filter(!...然后,检查是否满足进行假设检验(比较两个比例)推理条件: 独立性:满足:随机抽样:两个人群都是随机抽样;两个人群都满足 10%条件。...我们检查是否满足比较两个独立均值条件。 独立性:满足:随机抽样:两个人群都是随机抽样;两个人群都满足 10% 条件

28200

IBM | 增强配体与靶标契合小分子图生成模型

作者提出一种可以编码3D蛋白质-配体接触图生成模型,该模型利用条件VAE从而可以预测在靶标结合口袋分子相互作用,从而实现特定活性分子生成。...虽然复杂基于文本深度学习架构,Transformer,有时可以从简单字符串中学习空间关系,但编码分子结合和三维性质表示架构提供了一种更自然方法来捕捉深度学习中化学和物理信息。...最近一些生成工作已经融入了来自靶标结合位点信息(基因或蛋白质序列)以及更具体结构数据(3D体素,空间形状或分子碎片表示)。...3.2 对接结果 图3 来自种子和随机抽样gen3D和gen2D分子对接分数,包括前3位平均对接分数(左)和活性条件和非活性条件分子平均差异(右)。...随机抽样策略在gen3D和gen2D之间产生了统计上差不多对接分数,无论是绝对,还是活性和非活性条件分子之间。

40230

机器测试题(下)

:在数据集中随机抽样,创建一个较小数据集进行计算(:抽取1000个变量和300000行数据);运用在线学习算法,使用Vowpal Wabbit;运用主成分分析法(PCA)选取方差最大方向。...24.运用主成分分析法(PCA)降维,朴素贝叶斯分类器属性条件独立性假设总是成立,因为由各个主成分之间正交可推出它们不相关。这种说法正确吗?...A.正确 B.不正确 答案:B 解析:不相关不等于独立;不相关也不是降维必要条件。 25.下列关于主成分分析法(PCA)说法正确是?...28.如何在“无监督学习”中使用聚类算法?...a.R^2和调整R^2都增大 b.R^2不变,调整R^2增大 c.R^2和调整R^2都减小 d.R^2减小,调整R^2增大 A.a和b B.a和c C.b和d D.以上都不对

1.2K60

机器学习笔记——数据集分割

好在R和Python中有现成数据集分割函数,避免手动写函数导致划分比例不合理、训练集与测试集样本结构与总体不均衡问题。...R语言中caTools包中sample.split函数可以用来自动将原始数据集分割成训练集和测试集。...函数还是caret包中createDataPartition函数,都针对分类标签做了混合后分层随机抽样,这样可以保证训练集与测试集各类标签分布比例与样本总体分布比例严格一致,否则如果仅仅使用sample...函数,无法达到分层随机抽样目的。...stratify参数则可以保证训练集&测试集中样本标签结构比例与指定总体中样本标签结构比例一致,特别是在原始数据中样本标签分布不均衡时非常有用,达到分层随机抽样目的。

1.9K30

Hive实现数据抽样三种方法

Hive提供了数据取样(SAMPLING)功能,能够根据一定规则进行数据抽样,目前支持数据块抽样,分桶抽样和随机抽样,具体如下所示: 1....:抽取原hive表中10%数据 (注意:测试过程中发现,select语句不能带where条件且不支持子查询,可通过新建中间表或使用随机抽样解决) create table xxx_new as select...例如:将表随机分成10,抽取其中第一个桶数据 select * from table_01 tablesample(bucket 1 out of 10 on rand()) 3....随机抽样(rand()函数) 1)使用rand()函数进行随机抽样,limit关键字限制抽样返回数据,其中rand函数前distribute和sort关键字可以保证数据在mapper和reducer...)使用order 关键词 案例如下: select * from table_name where col=xxx order by rand() limit num; 经测试对比,千万级数据中进行随机抽样

6.3K10

R In Action |基本数据管理

学习R会慢慢发现,数据前期准备通常会花费很多时间,从最基础开始学,后面逐渐使用更便利工具(R包)解决实际问题。...4.3 变量重编码 1)将连续变量修改为一类别值; 2)将误编码替换为正确值; 3)基于一条件进行逻辑判断变量; 4)逻辑运算: != 不等于; == 严格等于(慎用); !...1)leadership$age[leadership$age == 99] <- NA within()可以认为是数据框版本with(),将每一行都设置为缺失值,然后按条件赋值(字符型变量,还不是有序因子...4.5 缺失值 R字符型缺失值与数值型数据使用缺失值符号是相同。缺失值以符号NA(Not Available,不可用)表示。...library(sqldf) OK,使用基本函数解决数据管理就先写这么多,后面再陆续更新一些R包解决较复杂数据处理管理。

1.2K10

概率抽样方法简介

将总体中所有单位按一定顺序排列,在规定范围随机地抽取一个单位作为初始单位,然后按事先规定好规则确定其他样本单位。...先从数字1到k之间随机抽取一个数字r作为初始单位,以后依次取r+k、r+2k……等单位。...,现在要调查玩家充值水平,按照玩家qq账号数字串大小进行排列(玩家qq账号本身与充值水平不存在直接关系) 数据源:例如现在有个包含vopenid,等级,充值金额三个属性100万号码包,需要选出...,即总体单位排列顺序与所要研究标志有直接关系,它能使标志值高低不同单位,均有可能选入样本,从而提高样本代表性,减小抽样误差,现在要调查玩家充值水平,按照玩家充值金额大小进行排序(玩家充值金额实际就代表了玩家充值水平...整群抽样与分层抽样存在直接差异:(1)分层抽样要求各层之间差异很大,层个体或者单元差异小,整群抽样是要求群与群之间差异小,群体之间单元差异大;(2)分层抽样样本是从每个层抽取若干单元或者个体构成

3.7K00

python数据分析——在数据分析中有关概率论知识

前言 参数和统计量在数据分析中起着至关重要作用。参数是对总体特征描述,均值、方差等,而统计量则是基于样本数据计算得出,用于估计或推断总体参数值。...分层抽样要求数据集中有足够辅助信息,能够将总体单位按某种标准划分到各层之中,实现在同一层,各单位之间差异尽可能小,不同层之间各单位差异尽可能大。...主要表现在, 第一,分层抽样要求各层之间差异大,层个体差异小,而整群抽样要求群与群之间差异比较小,群个体差异大。...样本众数 众数是指在统计分布上具有明显集中趋势点数值,代表数据一般水平。也是一数据中出现次数最多数值,有时众数在一中有好几个,出现次数最多数就叫这组数据众数。...样本众数反映是抽取样本最也是一数据中出现次数最多数值,有时众数在一中有好几个,出现次数最多数就叫这组数据众数。

14810

数据抽样技术全面概述

本文将深入探讨了最常见抽样技术,包括随机抽样、分层抽样、系统抽样、聚类抽样和便利抽样,并重点介绍了它们应用和注意事项。...随机抽样通常被认为是抽样技术黄金标准。...在这种方法中,总体中每个元素都有相同被选中机会。随机抽样最大限度地减少了偏差,并确保样本准确地代表了总体,使其成为研究人员追求普遍性首选。它可以通过简单随机抽样或使用随机数生成器来实现。...在每一层,采用随机抽样方法选择样本。这种方法确保了每个子代表性,使其适用于研究人员希望在不同人口群体之间进行精确比较情况。但是当数据没有明确划分分层时,它可能是计算密集型和具有挑战性。...但是如果在总体列表中存在潜在模式,则可能导致有偏差结果。在处理随机抽样可能不切实际大量数据时,它特别有用。

21940

R」分析之前数据准备

,一个Shingle对象包括一个数字向量和一间隔,各个间隔允许重叠,这种结构十分类似于屋檐上瓦片结构。...Shingle对象广泛应用于lattice包,它允许我们轻松地把条件或者分组变量作为连续变量使用。...例如,假设我们想要统计平均击球数据在某个范围选手数量,可以使用cut函数与table函数: # 读入示例数据 library(nutshell) ## 载入需要程辑包:nutshell.bbdb...70 11 5 2 利用分组变量合并对象 有时候,我们可能想要将几个相似的对象(向量或者数据框)合并成一个数据框,数据框中有一列用来表示数据来源...因为数据框是向量列表,sample实际抽样是这个列表元素。所以要注意一下。 对于观察结果做行随机抽样,需要使用sample函数创建一行号抽样结果,然后再使用索引选取这些行号所对应行。

1.4K30

编程之路_R

[R|v]$") ###可以匹配正则表达式 2.避免使用变量名 可规范:公司名(NG)加下划线: NG_books NG_function; 可用get()函数查询变量名,看是否有返回值,get...(df) mat <-as.matrix(df) class(mat) 4.删除向量中符合条件元素 Vec <- c(1,3,5,2,4,2,1) Vec[Vec!...=1] ###取出不为1元素 Vec[-which(Vec==1)] ###删除等于1元素 5.不带常数项(截距项)回归 Rlm()函数是默认包含常数项,可以通过加0或者减1来实现不带常数项...7.用sample函数实现随机抽样 sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL) 第一个参数x:被抽取向量 第二个参数size:抽取个数 第三个参数replace...,就能实现随机抽样 8.设定输出数据小数点数 options(digits=n) ###n为位数 signif(x,digits=n) round(x,digits=0) 9.随机从数据框(矩阵)抽取一部分数据

34350

A Unified Multi-scale Deep Convolutional Neural Network

然而,RPN通过在一固定卷积特征图上滑动一固定滤波器,生成多个尺度建议。这就造成了目标大小(可变)和筛选接受域(固定)之间不一致。...然而,缓解大小目标和接受之间不一致字段,执行目标检测与多个输出层,每个关注目标在一定尺度范围(见图3)。较低网络层直觉是,“conv-3,”小感受野,更好匹配来检测小物体。...它与图2 (e)和(f)不同之处在于,它利用几个分辨率特征图来检测不同尺度目标。这是通过在中间网络层应用一模板来实现。这导致了一可变接受域大小,它可以覆盖很大范围目标大小。...第一阶段采用随机抽样和一个小权衡系数λ(例如0.05)。运行10,000次迭代,学习率为0.00005。由此产生模型用于初始化第二阶段,在随机抽样转向引导和λ= 1。...在Fast R-CNN之后,首先使用ROI池层提取固定维度特征(7×7×512)。然后将特征输入到完全连接层和输出层,如图4所示。增加反卷积层,将特征图分辨率提高一倍,4.1节所述。

1.7K20

ABTest中统计学 - 基础篇

更合理方法是抽样验证,选一定比例用户(对照)使用A版本统计用户日均使用时长,再选一定比例用户(实验)使用B版本统计用户日均使用时长。...二、如何抽样 要保证样本具有足够代表性需要做到2点: 1、随机抽样 2、足够样本量 随机抽样 随机抽样可以保证样本中每个研究个体均有相等机会被抽中抽样方法。...但我们可以先建立一个定性认识:样本量越大,通过样本去评估总体误差就越小。当误差小于我们需要精度时,样本量就足够了。 三、 如何估计总体 经过抽样,我们得到了实验和对照用户群。...“ 凡是在一定条件下断定随机变量之和极限分布是正态分布定理,在概率论中被统称为“中心极限定理”。...4、根据置信水平,95%,查Z表,求出标准分 5、均值加减标准分个标准误差,即得出置信区间上下限 至此我们会得出一个可信度为95%区间,也就是说总体均值有95%可能性落在这个区间里。

2.7K20

ISME-人类微生物多样性与疾病关系

本文从之前27个MADs研究中选取了41项比较,研究健康和患病个体微生物多样性和组成。 41项比较中有30项(73%)健康与患病个体或不同疾病微生物多样性无显著差异。...一般情况下即使没有疾病,微生物群落多样性也可能在人类种群之间、种群个体之间以及同一个体内不同微生物群落栖息地之间存在很大差异。...另外,如果相同微生物群与健康和患病个体相关,每一中独特OTU代表随机抽样效应,共有OTU数量与随机期望数量应该没有什么不同(无显著差异)。...估计量是观察到OTU加上中未检测到OTU估计值。估计OTU与原始OTU呈线性相关(r = 0.98, p < 0.001) 图2 q = 0(物种丰富度)是观测到和估计效应量。...如不考虑统计上显著性,27个比较中有14个(52%)健康个体微生物多样性高于患病个体。此外,不同研究中使用相似微生物群位点结果并不一致。

83031
领券