在 R 中通过排除 NA 来创建数据框列样本
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要通过排除数据框列的缺失值来创建随机样本，我们可以使用样本函数和 is.na 的否定以及数据框的列。
例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含具有一些 NA 的列 X，那么我们可以使用以下命令创建一个大小为 100 的 X 值随机样本 −
sample(df$X[!is.na(df$X)],100,replace=TRUE).
示例 1
以下是创建数据框的代码片段 −
x<-rep(c(NA,2,5,10,15),times=4) df1<-data.frame(x) df1
创建以下数据框 −
By the x 1 NA 2 2 3 5 4 10 5 15 6 NA 7 2 8 5 9 10 10 15 11 NA 12 2 13 5 14 10 15 15 16 NA 17 2 18 5 19 10 20 15
要通过排除上述创建的数据框中的 NA 来创建大小为 100 的随机 x 样本，请将上述代码添加到以下代码片段 −
x<-rep(c(NA,2,5,10,15),times=4) df1<-data.frame(x) sample(df1$x[!is.na(df1$x)],100,replace=TRUE)
输出
如果将上述所有代码片段作为单个程序执行，则会生成以下输出 −
[1] 10 10 5 10 5 2 2 2 15 2 2 5 10 10 2 15 10 10 2 5 2 2 10 2 10 [26] 15 2 10 10 2 10 5 2 15 15 10 5 2 5 2 15 5 10 10 10 10 5 15 2 10 [51] 10 15 5 10 15 10 2 10 15 15 15 10 15 15 2 5 5 15 2 15 15 5 2 2 5 [76] 5 2 10 2 10 2 15 10 5 15 2 10 5 15 15 15 10 2 10 5 15 5 5 15 2
示例 2
以下代码片段创建了一个示例数据框 −
y<-rep(c(NA,rnorm(1),rnorm(1),rnorm(1)),times=5) df2<-data.frame(y) df2
创建以下数据框 −
y 1 NA 2 -1.2548971 3 1.1956757 4 0.6556753 5 NA 6 -1.2548971 7 1.1956757 8 0.6556753 9 NA 10 -1.2548971 11 1.1956757 12 0.6556753 13 NA 14 -1.2548971 15 1.1956757 16 0.6556753 17 NA 18 -1.2548971 19 1.1956757 20 0.6556753
要通过排除上述创建的数据框中的 NA 来创建大小为 100 的 y 随机样本，请将以下代码添加到上述代码片段 −
y<-rep(c(NA,rnorm(1),rnorm(1),rnorm(1)),times=5) df2<-data.frame(y) sample(df2$y[!is.na(df2$y)],50,replace=TRUE)
输出
如果将上述所有代码片段作为单个程序执行，则会生成以下输出 −
[1] 0.6556753 -1.2548971 0.6556753 1.1956757 0.6556753 0.6556753 [7] -1.2548971 0.6556753 0.6556753 0.6556753 -1.2548971 1.1956757 [13] 0.6556753 -1.2548971 -1.2548971 -1.2548971 0.6556753 1.1956757 [19] -1.2548971 -1.2548971 0.6556753 -1.2548971 1.1956757 1.1956757 [25] 0.6556753 0.6556753 1.1956757 1.1956757 -1.2548971 0.6556753 [31] 0.6556753 1.1956757 0.6556753 1.1956757 0.6556753 0.6556753 [37] 0.6556753 -1.2548971 1.1956757 0.6556753 0.6556753 -1.2548971 [43] -1.2548971 0.6556753 1.1956757 0.6556753 -1.2548971 1.1956757 [49] -1.2548971 -1.2548971
示例 3
以下代码片段创建了一个示例数据框 −
z<-rep(c(NA,rpois(1,5),rpois(1,2),rpois(1,10),rpois(1,3)),times=4) df3<-data.frame(z) df3
创建以下数据框 −
z 1 NA 2 7 3 2 4 10 5 1 6 NA 7 7 8 2 9 10 10 1 11 NA 12 7 13 2 14 10 15 1 16 NA 17 7 18 2 19 10 20 1
要通过排除上述创建的数据框中的 NA 来创建大小为 100 的 z 随机样本，请将以下代码添加到上述代码片段 −
z<-rep(c(NA,rpois(1,5),rpois(1,2),rpois(1,10),rpois(1,3)),times=4) df3<-data.frame(z) sample(df3$z[!is.na(df3$z)],200,replace=TRUE)
输出
如果将上述所有代码片段作为单个程序执行，则会生成以下输出 −
[1] 10 2 2 2 7 2 1 2 10 2 10 2 1 1 7 1 10 2 10 1 2 10 7 1 7 [26] 1 2 10 2 2 10 10 2 7 10 7 7 7 10 2 1 2 2 10 2 2 10 10 7 7 [51] 1 7 1 10 2 10 7 2 7 2 10 2 1 7 7 7 2 2 10 10 10 10 7 7 2 [76] 2 2 1 1 7 7 7 2 1 7 1 2 10 10 2 10 10 10 7 2 10 10 2 10 7 [101] 7 10 7 2 10 2 10 10 7 10 2 2 2 1 1 1 7 10 7 10 7 7 2 2 7 [126] 10 2 2 2 2 1 10 1 2 7 10 10 1 10 10 7 7 2 2 7 2 2 1 2 10 [151] 7 2 7 10 10 1 10 7 2 7 2 7 1 10 7 2 2 2 1 10 10 2 10 1 1 [176] 7 10 1 10 1 1 2 2 1 2 10 1 10 7 7 2 7 10 10 1 10 1 1 1 7
