创建一个添加 N 行采样函数的 data.frame答案

【问题标题】：Create a data.frame adding N rows of sampling functions创建一个添加 N 行采样函数的 data.frame
【发布时间】：2020-12-22 02:00:33
【问题描述】：

我正在努力创建一个随机样本的 data.frame。我举一个可重现的例子：

我有几个类似这样的自定义函数：

vendorSelector <- function() {
  sample(c("Paco", "Juan", "Alex", "Marc"), 1)
}

productSelector <- function() {
  sample(c("Water", "Oil", "Carbon", "Wood"), 1)
}

我实现了手动创建数据框：

data <- data.frame(Vendor = vendorSelector(), Product = productSelector(),
               stringsAsFactors = FALSE)

然后手动重复这行代码：

data <- rbind(data, c(Vendor = vendorSelector(), Product = productSelector()))

我的问题是我想生成一个 1000 行的 data.frame，我不想手动运行 999 次 rbind 块来实现它。你能帮我想想某种循环或自定义功能来实现它吗？谢谢。

【问题讨论】：

标签： r dataframe loops

【解决方案1】：

直接一次性对1000行进行采样，需要设置replace=T，因为采样的item数量大于原始的items集合

data.frame(Vendor = sample(c("Paco", "Juan", "Alex", "Marc"), 1000, replace=T), Product =  sample(c("Water", "Oil", "Carbon", "Wood"), 1000, replace=T),
               stringsAsFactors = FALSE)

【讨论】：

谢谢，您的解决方案让我有了继续我的数据项目的想法，也解决了我遇到的问题！

【解决方案2】：

您可以通过包含一个参数来更改您的函数，然后对 n 个观察值进行采样：

productSelector <- function(n) {
  sample(c("Water", "Oil", "Carbon", "Wood"), n, replace = T)
}

vendorSelector <- function(n) {
  sample(c("Paco", "Juan", "Alex", "Marc"), n, replace = T)
}

data <- data.frame(Vendor = vendorSelector(10), Product = productSelector(10),
                   stringsAsFactors = FALSE)

data

       Vendor Product
1    Paco     Oil
2    Paco  Carbon
3    Juan     Oil
4    Paco     Oil
5    Marc  Carbon
6    Juan     Oil
7    Juan  Carbon
8    Juan    Wood
9    Alex     Oil
10   Paco    Wood

【讨论】：