通过基于两列随机选择值来子集数据帧

我有一个数据框,我希望通过随机选择基于ID的spp == cat25个ID和基于ID的25个ID来进行子集化spp == dog.

这是我的示例数据:

ID  spp category    prop
1   cat small_mam   0.99
2   cat small_mam   0.8
2   cat birds       0.15
3   dog large_mam   1
4   dog med_mam     0.4
4   dog emu         0.6
10  dog med_mam     0.8
10  dog birds       0.2
12  dog reptiles    1
13  dog large_mam   1
14  dog large_mam   1
15  dog large_mam   1
27  cat birds       0.2
28  cat small_mam   1
29  cat small_mam   0.75
29  cat birds       0.25
30  cat small_mam   0.7
30  cat birds       0.2

spp的ID值是唯一的,这意味着cat和dog永远不会具有相同的ID值.ID范围从1到696但不一定是唯一的,这是因为ID最多可以由7个类别组成,因此每个物种随机分配25行不起作用.

这个问题背后的背景是我将使用包中的piankabio函数(pgirmess)绘制1000个25只猫和25只狗粪便的随机样本(UID =粪便ID号),用于饮食重叠的自助计算.

在此先感谢您的帮助.

我使用的是R版本3.1.3

使用data.table,您可以按如下方式执行:

library(data.table)
subdf <- setDT(mydf)[, sample(ID, 5), by = spp]

在您提供的示例数据上,这给出了:

> subdf
    spp V1
 1: cat 27
 2: cat 30
 3: cat  2
 4: cat 28
 5: cat 30
 6: dog 10
 7: dog 14
 8: dog 12
 9: dog  4
10: dog 15

如果你想保留所有列(我想你想要),你可以这样做:

subdf <- setDT(mydf)[, .SD[sample(.N, 5)], by = spp]

这使:

> subdf
    spp ID  category prop
 1: cat 29 small_mam 0.75
 2: cat  1 small_mam 0.99
 3: cat  2     birds 0.15
 4: cat 30 small_mam 0.70
 5: cat 28 small_mam 1.00
 6: dog 14 large_mam 1.00
 7: dog 15 large_mam 1.00
 8: dog 13 large_mam 1.00
 9: dog 10     birds 0.20
10: dog  4   med_mam 0.40

注意:出于解释原因,我使用了5的样本,因为示例数据集不足以绘制25的样本.

根据您的评论,您可以通过以下方式实现:

setDT(mydf)
set.seed(4321)
newdf <- mydf[mydf[, .(ID = sample(unique(ID), 5)), by = spp], on = c("spp", "ID")]

这使:

> newdf
    ID spp  category prop
 1: 27 cat     birds 0.20
 2: 29 cat small_mam 0.75
 3: 29 cat     birds 0.25
 4:  2 cat small_mam 0.80
 5:  2 cat     birds 0.15
 6:  1 cat small_mam 0.99
 7: 28 cat small_mam 1.00
 8: 14 dog large_mam 1.00
 9: 13 dog large_mam 1.00
10: 15 dog large_mam 1.00
11:  4 dog   med_mam 0.40
12:  4 dog       emu 0.60
13: 12 dog  reptiles 1.00

说明:mydf[, .(ID = sample(unique(ID), 5)), by = spp]创建索引data.table,每个类别包含5个唯一ID spp.那么你是一个连接上spp与ID您使用此索引data.table选择的部分mydf与这些ID的.