在管道 R 中多次对 df 进行二次采样

Question

我有一个 50 行的 df。我想模拟它，就好像我只有 5 行一样，但我想这样做很多次。我知道我可以单独执行此操作并将它们绑定在一起，但这很愚蠢。希望有一个命令的方法。我在想某种map() 或do{}，但目前我对这些不太熟悉。

如果可能，我想保持 tidyverse 语法，因为%>% 管道将继续。

# make df
df <- data.frame(sample=c(1:50),
                 y = sample(1:100, 50, replace=T) )


# sample df
df %>% 
  sample_n(5) %>%
  mutate(simulation = 1) 

# so this does what I want once, but I want to repeat this, say, 20 times. 


# desired output:

  sample   y simulation
1     34   4          1
2      7   1          1
3     26  59          1
4     41  56          1
5     44  82          1
6     25   9          2
7     40  11          2
8     13  39          2
9     6   56          2
10    24  80          3
11    36  41          3
12     9   2          3
13    11  56          3
14     1  36          3
15    25   8          3
# and so on to 20 simulations. 

谢谢！

Answer 1

replicate(..., simplify=FALSE) 会快速完成，然后你就可以绑定它了。

library(dplyr)
bind_rows(replicate(3, sample_n(df, 5), simplify = FALSE),
          .id = "simulation")
#    simulation sample  y
# 1           1     12  3
# 2           1     42 22
# 3           1     14 50
# 4           1      3  6
# 5           1     45 46
# 6           2      2  9
# 7           2     30 18
# 8           2     24 66
# 9           2     50 62
# 10          2     21 96
# 11          3      3  6
# 12          3     33 47
# 13          3     25 12
# 14          3     32 96
# 15          3     20  4

或完全在 tidyverse 中：

purrr::map_dfr(1:3, ~ sample_n(df, 5), .id = "simulation")

Answer 2

类似的东西

library(tidymodels)
#> -- Attaching packages ---------------------------------------------------------- tidymodels 0.1.0 --
#> v broom     0.5.6      v recipes   0.1.12
#> v dials     0.0.6      v rsample   0.0.7 
#> v dplyr     1.0.0      v tibble    3.0.1 
#> v ggplot2   3.3.1      v tune      0.1.0 
#> v infer     0.5.1      v workflows 0.1.1 
#> v parsnip   0.1.1      v yardstick 0.0.6 
#> v purrr     0.3.4
#> -- Conflicts ------------------------------------------------------------- tidymodels_conflicts() --
#> x purrr::discard()  masks scales::discard()
#> x dplyr::filter()   masks stats::filter()
#> x dplyr::lag()      masks stats::lag()
#> x ggplot2::margin() masks dials::margin()
#> x recipes::step()   masks stats::step()


df <- data.frame(sample=c(1:50),
                 y = sample(1:100, 50, replace=T) )

df %>% 
  specify(formula = y ~ sample) %>%
  hypothesize(null = "independence") %>% 
  generate(reps = 100,type = "permute") %>%
  slice_head(n = 5)
#> # A tibble: 500 x 3
#> # Groups:   replicate [100]
#>        y sample replicate
#>    <int>  <int>     <int>
#>  1    63      1         1
#>  2    53      2         1
#>  3    57      3         1
#>  4    44      4         1
#>  5    82      5         1
#>  6    92      1         2
#>  7    83      2         2
#>  8    89      3         2
#>  9    17      4         2
#> 10    35      5         2
#> # ... with 490 more rows

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020 年 6 月 16 日创建}