从函数生成数据帧长度（和列数据）

Question

我想生成一个随机长度的数据框。

> head(df)
"id"    "age"
53      12        # randomly chosen data from fn1(){} and fn2(){}
146     31        #
343     22        #
...#randomly generated length from sample(50:5000,1)

问题是我尝试的方式只是一遍又一遍地重复相同的元素：

# This just repeats the same value instead of generating function over and over
a <- fn1(){}
rep(a,15)
[1] "S" "S" "S" "S" "S" "S" "S" ...

理想情况下，我要指定的列名并从其他函数中赋值：

# Generate length of data frame
df.length <- sample(50:500,1)

# Generate data for each row from function
df.column.id <- fn1(){}
df.column.age <- fn2(){}
...

df <- data.frame("id" = df.column.id, "age" = df.column.age, ...)

很遗憾，rep 函数不起作用，那么如何从函数生成数据框列？我也试过 matrix(data = c(df.column.id, df.column.age), nrow = df.length) 没有按预期工作。

编辑：

replicate(10, RandomStatusColor(), simple = "vector") 正在生成函数输出的向量。

Answer 1

也许这样的事情会有所帮助：

min_rownum <- 10
max_rownum <- 50
num_of_rows <- sample(seq(min_rownum, max_rownum), 1)
min_age <- 1 
max_age <- 50
age <- sample(seq(min_age, max_age), num_of_rows, replace = TRUE)
min_ID <- 50
max_ID <- 500
id <- sample(seq(min_ID, max_ID), num_of_rows)
df1 <- data.frame(id, age)

我尝试使用可以使代码不言自明的变量名。

sample() 函数中的参数replace = TRUE 表示可以多次选择一个元素。在年龄的情况下，这是合理的，而 ID 应该是唯一的。 sample() 的第二个参数定义了应该从作为第一个参数传递的向量中选择多少个元素。

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问题的标题表明 data.frame 应该由函数生成。在这种情况下，上面的代码可以包装成这样的函数：

make_random_df <- function(min_rownum=10, max_rownum=50, min_age=1, max_age=50,
                       min_ID=50, max_ID=500) {
  num_of_rows <- sample(seq(min_rownum, max_rownum), 1)
  age <- sample(seq(min_age, max_age), num_of_rows, replace = TRUE)
  id <- sample(seq(min_ID, max_ID), num_of_rows)
  df1 <- data.frame(id, age)
}

使用这个函数，可以创建data.frame

my_random_df <- make_random_df()
#> head(my_random_df)
#   id age
#1 461   7
#2  86  44
#3 319   8
#4 363  45
#5  59   3
#6 258  49

Answer 2

这是一个从给定向量 (vec) 生成给定长度 (len) 的数据样本的函数：

createData <- function(vec, len) {
  sample(vec, len, replace = TRUE)
}

nobs <- 20

df <- data.frame(id = createData(vec = c("a", "b", "c"), len = nobs),
                 age = createData(vec = seq(10, 50, 10), len = nobs))

df

这就是你所追求的吗？