R：为什么我的函数不能在我的环境中创建对象

Question

我想编写一个函数，该函数将创建n个数据集的随机样本而无需替换。

在此示例中，我使用虹膜数据集。 虹膜数据集有150个观测值，说我要10个样本。

我的尝试：

#load libraries
library(dplyr)    

# load the data
data(iris)
head(iris)

# name df
df = iris

# set the number of samples
n = 10

# assumption: the number of observations in df is divisible by n
# set the number of observations in each sample
m = nrow(df)/n

# create a column called row to contain initial row index
df$row = rownames(df)

# define the for loop
# that creates n separate data sets
# with m number of rows in each data set

for(i in 1:n){
  # create the sample
  sample = sample_n(df, m, replace = FALSE) 

  # name the sample 'dsi'
  x = assign(paste("ds",i,sep=""),sample)

  # remove 'dsi' from df
  df = df[!(df$row %in% x$row),]

}

当我运行这段代码时，我得到了想要的。 我得到了名为ds1，ds2，...，ds10的随机样本。

现在，当我尝试将其转换为功能时：

samplez <- function(df,n){

  df$row = rownames(df)

  m = nrow(df)/n

  for(i in 1:n){

    sample = sample_n(df, m, replace = FALSE) 

    x = assign(paste("ds",i,sep=""),sample)

    df = df[!(df$row %in% x$row),]

  }

}

当我执行“ samplez（iris，10）”时，什么也没有发生。 我想念什么？

谢谢

Answer 1

只需将结果保存在列表中并返回即可。 然后，您将在全局环境中只有一个对象，即样本列表，而不是用一堆类似的数据框使环境杂乱无章。

我不确定您要使用df做什么，但是这里是如何返回所有样本的方法。 让我知道您想使用df做什么，我也可以添加它：

samplez <- function(df,n){

  samples = list()

  df$row = rownames(df)

  m = nrow(df)/n

  for(i in 1:n){

    samples[[paste0("ds",i)]] = sample_n(df, m, replace = FALSE) 

    df = df[!(df$row %in% samples[[i]]$row),]

  }
  return(samples)
}