如何从 dataframe 中随机 select 行，其中行偏度大于 R 中的给定值

Question

我正在尝试 select 从具有 1000 行（和六列）的数据帧中随机行，其中行的偏度大于给定值（例如 Sk > 0.3）。

我已经生成了以下数据框

df=data.frame(replicate(6,sample(10:100,1000,rep=TRUE)))

我可以从fbasics package 中得到行偏度：

rowSkewness(df)给出：

   [8] -0.2243295435  0.5306809351  0.0707122386  0.0341447417  0.3339384838 -0.3910593364 -0.6443905090
  [15]  0.5603809206  0.4406091534 -0.3736108832  0.0397860038  0.9970040772 -0.7702547535  0.2065830354 

但是现在，我需要 select 说 df 的 10 行，它们的行偏度大于 0.1... 可能与

for (a in 1:10) {
  sample.data[a,] = sample(x=df[wich(rowSkewness(df[sample(1:nrow(df),1)>0.1),], size = 1, replace = TRUE)
}

或类似的东西？

对此的任何想法将不胜感激。 提前致谢。

Answer 1

知道了：

x=df %>% filter(rowSkewness(df)>0.1)
for (a in 1:samplesize) {
  sample.data[a,] = sample(x=x, size = 1, replace = TRUE)
}

Answer 2

您可以使用 sample_n() function 或 sample_frac() - 使您的版本更短一些：

library(tidyr)
library(fBasics)
df=data.frame(replicate(6,sample(10:100,1000,rep=TRUE)))
x=df %>% dplyr::filter(rowSkewness(df)>0.1)  %>% dplyr::sample_n(10)

Answer 3

只做一个子集：

res1 <- DF[fBasics::rowSkewness(DF) > .1, ]

head(res1)
#    X1 X2 X3 X4 X5 X6
# 7  56 28 21 93 74 24
# 8  33 56 23 44 10 12
# 12 29 19 29 38 94 95
# 13 35 51 54 98 66 10
# 14 12 51 24 23 36 68
# 15 50 37 81 22 55 97

或使用e1071::skewness ：

res2 <- DF[apply(as.matrix(DF), 1, e1071::skewness) > .1, ]

stopifnot(all.equal(res1, res2))

数据

set.seed(42); DF <- data.frame(replicate(6, sample(10:100, 1000, rep=TRUE)))