dplyrを使用してランダムにデータのサブセットを作成する方法は？

Question

dplyrsample_n機能に問題があります。私はランダムにdata.frameからサブセットを抽出しようとしましたが、失敗しました。 sample_nはランダムな行だけを抽出するためです。

ここでは、各サブセットからランダムな行を抽出する方法を示すいくつかの例を示します。

sample-rows-of-subgroups-from-dataframe-with-dplyr

selecting-n-random-rows-across-all-levels-of-a-factor-within-a-dataframe

これは私が欲しいものではありません。私は各サブセットのランダムな行ではなく、データフレーム からランダムにグループを抽出したい。例えば

例えば、

xx <- rep(rep(seq(0,800,200),each=10),times=2) 
     yy<-c(replicate(2,sort(10^runif(10,-1,0),decreasing=TRUE)),replicate(2,sort(10^runif(10,-1,0),decreasing=TRUE)), replicate(2,sort(10^runif(10,-2,0),decreasing=TRUE)),replicate(2,sort(10^runif(10,-3,0),decreasing=TRUE)), replicate(2,sort(10^runif(10,-4,0), decreasing=TRUE)))  
     V <- rep(seq(100,2500,length.out=10),times=2) 
     No <- rep(1:10,each=10) 
     df <- data.frame(V,xx,yy,No) 
library(dplyr) 
    random <- df %>% 
      group_by(No)%>% 
     sample_n(5,replace=T) ## This part is the problem. 

ランダムにすべての行を保持して3つのサブセットを抽出する方法？

   V xx   yy No 
    1 100.0000 0 0.9877468589 1 
    2 366.6667 0 0.6658268649 1 
    3 633.3333 0 0.4408336374 1 
    4 900.0000 0 0.4136939054 1 
    5 1166.6667 0 0.4104986026 1 
    6 1433.3333 0 0.3899468530 1 
    7 1700.0000 0 0.3042157845 1 
    8 1966.6667 0 0.1585948347 1 
    9 2233.3333 0 0.1307305044 1 
    10 2500.0000 0 0.1079459480 1 
    11 100.0000 200 0.7437972385 2 
    12 366.6667 200 0.7130753133 2 
    13 633.3333 200 0.6000577122 2 
    14 900.0000 200 0.5038569759 2 
    15 1166.6667 200 0.3740146819 2 
    16 1433.3333 200 0.3605675251 2 
    17 1700.0000 200 0.1821736571 2 
    18 1966.6667 200 0.1542015388 2 
    19 2233.3333 200 0.1453810015 2 
    20 2500.0000 200 0.1142553452 2 
    21 100.0000 400 0.9712414163 3 
    22 366.6667 400 0.5420861908 3 
    23 633.3333 400 0.4622129942 3 
    24 900.0000 400 0.3634606046 3 
    25 1166.6667 400 0.3541710297 3 
    26 1433.3333 400 0.3451167353 3 
    27 1700.0000 400 0.2413016960 3 
    28 1966.6667 400 0.2356020402 3 
    29 2233.3333 400 0.2054358298 3 
    30 2500.0000 400 0.1132074106 3 
    31 100.0000 600 0.9220690387 4 
    32 366.6667 600 0.8772938566 4 
    33 633.3333 600 0.7560569362 4 
    34 900.0000 600 0.5395093190 4 
    35 1166.6667 600 0.3696490756 4 
    36 1433.3333 600 0.1585255169 4 
    37 1700.0000 600 0.1425756544 4 
    38 1966.6667 600 0.1135199782 4 
    39 2233.3333 600 0.1061660399 4 
    40 2500.0000 600 0.1052644706 4 
    41 100.0000 800 0.6175240054 5 
    42 366.6667 800 0.5527556076 5 
    43 633.3333 800 0.4339775258 5 
    44 900.0000 800 0.2462104866 5 
    45 1166.6667 800 0.1955550477 5 
    46 1433.3333 800 0.1701907232 5 
    47 1700.0000 800 0.0824833313 5 
    48 1966.6667 800 0.0483463760 5 
    49 2233.3333 800 0.0246629341 5 
    50 2500.0000 800 0.0186177562 5 
    51 100.0000 0 0.8977179587 6 
    52 366.6667 0 0.8087930175 6 
    53 633.3333 0 0.5547978713 6 
    54 900.0000 0 0.4395436341 6 
    55 1166.6667 0 0.2972449261 6 
    56 1433.3333 0 0.0925262903 6 
    57 1700.0000 0 0.0665688788 6 
    58 1966.6667 0 0.0309263319 6 
    59 2233.3333 0 0.0238500731 6 
    60 2500.0000 0 0.0213679919 6 
    61 100.0000 200 0.7777420232 7 
    62 366.6667 200 0.2299083233 7 
    63 633.3333 200 0.0611370244 7 
    64 900.0000 200 0.0228982941 7 
    65 1166.6667 200 0.0150085546 7 
    66 1433.3333 200 0.0076922035 7 
    67 1700.0000 200 0.0066120335 7 
    68 1966.6667 200 0.0062052827 7 
    69 2233.3333 200 0.0037895910 7 
    70 2500.0000 200 0.0011051211 7 
    71 100.0000 400 0.3829786486 8 
    72 366.6667 400 0.1901274442 8 
    73 633.3333 400 0.1775864007 8 
    74 900.0000 400 0.0567928196 8 
    75 1166.6667 400 0.0414294193 8 
    76 1433.3333 400 0.0127875497 8 
    77 1700.0000 400 0.0105576089 8 
    78 1966.6667 400 0.0051503839 8 
    79 2233.3333 400 0.0035216836 8 
    80 2500.0000 400 0.0
    81 100.0000 600 0.0370072219 9 
    82 366.6667 600 0.0297765049 9 
    83 633.3333 600 0.0219866835 9 
    84 900.0000 600 0.0140510807 9 
    85 1166.6667 600 0.0021593963 9 
    86 1433.3333 600 0.0018936887 9 
    87 1700.0000 600 0.0017860546 9 
    88 1966.6667 600 0.0001551491 9 
    89 2233.3333 600 0.0001345905 9 
    90 2500.0000 600 0.0001048041 9 
    91 100.0000 800 0.7343220323 10 
    92 366.6667 800 0.1653557177 10 
    93 633.3333 800 0.1006331452 10 
    94 900.0000 800 0.0083407709 10 
    95 1166.6667 800 0.0043037301 10 
    96 1433.3333 800 0.0032461136 10 
    97 1700.0000 800 0.0015843809 10 
    98 1966.6667 800 0.0004819055 10 
    99 2233.3333 800 0.0002991639 10 
    100 2500.0000 800 0.0001447263 10 

Answer 1

多分これはあなたが後にしているものです：それはdplyr使用する必要がない

# sample from distinct values of No 
my_groups <- 
    df %>% 
    select(No) %>% 
    distinct %>% 
    sample_n(5) 

# merge the two datasets 
my_df <- 
    left_join(my_groups, df)