写一个!从JC的回答可以看出:

randomRows = function(df,n){
   return(df[sample(nrow(df),n),])
}

现在，通过首先检查n是否<=nrow(df)并在出现错误时停止，使其更好。

数据。表包提供了函数DT[sample(。N, M)]，从数据表DT中随机抽取M行。

library(data.table)
set.seed(10)

mtcars <- data.table(mtcars)
mtcars[sample(.N, 6)]

    mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
1: 14.7   8 440.0 230 3.23 5.345 17.42  0  0    3    4
2: 19.2   6 167.6 123 3.92 3.440 18.30  1  0    4    4
3: 17.3   8 275.8 180 3.07 3.730 17.60  0  0    3    3
4: 21.5   4 120.1  97 3.70 2.465 20.01  1  0    3    1
5: 22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
6: 15.5   8 318.0 150 2.76 3.520 16.87  0  0    3    2

我是R的新手，但我用的是这个简单的方法:

sample_of_diamonds <- diamonds[sample(nrow(diamonds),100),]

PS:如果它有一些我没有想到的缺点，请注意。

你可以这样做:

sample_data = data[sample(nrow(data), sample_size, replace = FALSE), ]

在R中从tibble类型中选择一个随机样本:

library("tibble")    
a <- your_tibble[sample(1:nrow(your_tibble), 150),]

Nrow接受一个tibble并返回行数。传递给sample的第一个参数是一个从1到tibble末尾的范围。传递给sample的第二个参数是150，表示需要多少随机抽样。方括号切片指定返回索引的行。变量“a”获取随机抽样的值。

约翰·科尔比给出的答案是正确的。然而，如果你是一个dplyr用户，也有答案sample_n:

sample_n(df, 10)

从数据框架中随机抽取10行。它调用sample.int，因此实际上是相同的答案，但输入更少(并且简化了在magrittr上下文中的使用，因为dataframe是第一个参数)。