,可以使用以下方法:
方法一:使用split函数和sample函数
首先,将数据按组进行划分,可以使用split函数。然后,对每个组别的数据进行抽样,可以使用sample函数。
示例代码:
# 创建一个示例数据框
data <- data.frame(
group = rep(LETTERS[1:3], each = 10),
value = rnorm(30)
)
# 定义每个组别需要抽取的样本个数
n <- 5
# 定义需要抽取的样本组别个数
k <- 2
# 按组抽取不同大小n的k个样本
samples <- lapply(split(data, data$group), function(x) x[sample(nrow(x), n), ])
result <- do.call(rbind, samples)
# 打印结果
print(result)
方法二:使用dplyr包的group_by和sample_n函数
dplyr包是R中用于数据处理的常用包,其中的group_by函数可以按组划分数据,sample_n函数可以按组抽取指定数量的样本。
示例代码:
# 导入dplyr包
library(dplyr)
# 创建一个示例数据框
data <- data.frame(
group = rep(LETTERS[1:3], each = 10),
value = rnorm(30)
)
# 定义每个组别需要抽取的样本个数
n <- 5
# 定义需要抽取的样本组别个数
k <- 2
# 按组抽取不同大小n的k个样本
result <- data %>%
group_by(group) %>%
sample_n(n) %>%
ungroup()
# 打印结果
print(result)
以上两种方法都可以实现在R中按组抽取不同大小n的k个样本。具体选择哪种方法取决于个人的使用习惯和喜好。
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