将数据帧按对应于一个国家的所有行进行切片，然后对该向量进行采样 我有一个R脚本，通过命令行（）函数读取一些参数，以查看在将这些切片保存到由C++程序解释的文本文件之前，它应该在数据集中生成什么样的切片。 该数据集是在欧盟进行的一项调查，我希望能够通过将commandArgs向量中的相关参数与包含所有可能选项的字符串向量countries进行比较，对每个受访者的国家进行切片。使用该矩阵和相应的整数矩阵CountryIndex，其中包含每个国家的边界（即：所有比利时通讯员都在第1-1043行，因此CountryIndex[1,1]=1和CountryIndex[2,1]=1043），我希望构建一个具有所有相关边界的矩阵PersonIndicates，使用which（）函数

从这里，我想做一个向量，其中包含来自被请求国家的指数样本。此向量的大小可以是

sampleSize*sampleCountries

（每个国家的采样人数），也可以是

sampleSize

，具体取决于传递的另一个参数。我希望，至少对于后一种类型的采样，我可以通过c（）函数一次性生成这个向量，如下所示

personIndices<-rbind(c(1,1043),c(2044,3061),c(8423,8922))
sampleVector<-c(personIndices[,1]:personIndices[,2])

---

PersonIndicates我将您的代码总结为：

如果
sampleType
为
TRUE
，则从
sampleCountries
中每个国家对应的指数中抽取一个大小
sampleSize
的样本，并将所有这些样本指数一起返回
如果
sampleType
为
FALSE
，则将
sampleCountries
中所有国家对应的指数分组，并抽取一个大小为
sampleSize
的单一样本
让我们设置一些示例参数：

sampleCountries <- c("BE", "WG")
sampleSize <- 20
sampleType <- F

接下来，当
“所有”
位于
sampleCountries
中时，您希望表现得像选择了所有国家一样：

if ("ALL" %in% sampleCountries) {
  sampleCountries <- unique(countries)
}

if（“所有”%in%sampleCountries）{
样本国家

使用添加到数据中的新“国家”字段（因子），逻辑索引和子集设置是您真正需要的

您只需允许用户执行以下操作：

从列表中选择一个国家（通过选择其编号、两个字母的缩写，无论什么）
…然后从该国的数据集中采样。仅此而已

dat$country我会在数据集中添加一个新的列，指明行所属的国家，然后通过该列对数据子集进行操作，而不是维护一个完全不必要的CountryIndexes矩阵。使用一个新的“country”字段（因子），您只需要逻辑索引/子集你添加到你的数据中。看看我的答案。就像@6pool所说的那样，+1向下投票并不酷，这是一个真正的问题，是受欢迎的。在我开始时，我遇到了类似的问题“获取”R的习惯用法进行逻辑索引。但是，OP，根据解决方案，你能将问题浓缩并将其从“我正在尝试用变量Y做X，然后索引到Z”以及更广泛的“这是我想用这个数据集做的事情”非常感谢！这是非常优雅的：）
if ("ALL" %in% sampleCountries) {
  sampleCountries <- unique(countries)
}

if (sampleType) {
  personIndices <- unlist(lapply(sampleCountries, function(x) {
    return(sample(which(countries == x), sampleSize, replace=F))
  }))
} else {
  personIndices <- sample(which(countries %in% sampleCountries), sampleSize,
                          replace=F)
}

dat$country <- NA  # insert a new column, initialize to NA for pessimism, to catch omissions
dat$country[1:1043,]    <- 'Belgium'
dat$country[2044:3061,] <- 'Bulgaria'
dat$country[8423,8922,] <- 'Czech Rep'
...
# Now make country a factor instead of character
dat$country <- as.factor(dat$country)

# Now you can sample() using either logical indexing...
sample(dat[dat$country=='Bulgaria',] , ...)
# ...or subsetting
sample(subset(dat,country=='Bulgaria'), ...)