R 创建一个随机选择行-循环方式的新数据帧

问题：

set.seed[25]
beta<-data.frame()

net.row<-function(n=50){
 netcol=sample(1:nrow(hlth),size=n ,replace=TRUE)
 rNames <- row.names(hlth)
 subset(hlth,rNames%in%netrow,select=c(25:49))
 colMeans(s1,na.rm=TRUE,dims=1)
 }

 beta$net.row=replicate(1000,net.row()); net.row

我有一个data.frame（hlth），它由49个向量组成——数字（25:49）和因子（1:24）的混合体。我尝试随机选择50行，然后仅计算数字列的列平均值（删除其他值），然后将随机行平均值放入新的data.frame（beta）中。然后我想重复这个过程1000次

我尝试过这个过程，但是返回的值是相同的，新的方法不会进入新的data.frame

这里是一些data.frame（hlth）的行和列。

DateIn adgadj性医疗收费pwtfc
2006年1月1日3.033310转向0.00 675.1151
1992年1月10日3.388245转向2540.33640.2261
1995年10月1日3.550847转向572.78 607.6200
1/10/1996 2.893707小母牛549.42 425.5217
1996年10月1日3.647233 STEER 669.18 403.8238

我迄今为止使用的代码：

set.seed[25]
beta<-data.frame()

net.row<-function(n=50){
 netcol=sample(1:nrow(hlth),size=n ,replace=TRUE)
 rNames <- row.names(hlth)
 subset(hlth,rNames%in%netrow,select=c(25:49))
 colMeans(s1,na.rm=TRUE,dims=1)
 }

 beta$net.row=replicate(1000,net.row()); net.row

set.seed[25]
beta只是添加到我的评论中（并首先粘贴）：

netcol=sample（1:nrow（hlth），size=n，replace=TRUE）
应该是由
netrow=…
引起的，错误是一个范围问题-R试图对函数
beta
进行子集划分，可能是因为它无法在您定义的
data.frame
中找到
netRowMeans
，转到全局环境并在那里抛出一个错误

还有一些其他的事情。您没有将
子集（hlth，rNames%in%netrow，select=c（25:49））
分配给变量，我认为您的意思是分配给
s1
，因此
colMeans
可能正在您在全局环境中设置的某个对象上运行

如果您希望以这种方式将变量直接传递到数据帧
beta
，则必须使用正确的列数和行数初始化
beta
——该列表示您传递的将是
（1 x 25）
的向量，因此无法放入单个列中。使用
25列和
1000行初始化一个名为
mat
的矩阵（避免与掩盖实际错误消息的作用域错误混淆）可能会更好

编辑：自从我发布这篇文章以来，这个问题被稍微编辑了一下，但大多数观点仍然有效。
netcol=sample（1:nrow（hlth），size=n，replace=TRUE）
应该是由
netrow=…
引起的，错误是一个范围界定问题-R试图对函数
beta
进行子集划分，大概也是这样，因为它无法在您定义的
data.table
中找到
netRowMeans
，所以会转到全局环境并在那里抛出错误。