具有colmeans条件的R示例数据帧

我有一个数据“TestA”，如下所示

    IDNUMBER B1 B2 B3 B4..... B46  
    ID1      1  1  0  0 ..... 0  
    ID2      0  1  0  0 ..... 1   
    ID3      0  1  0  0 ..... 1  

数据分为两组（0和1），200行48列。我想要得到的是我想要选择50行和48列，每列的意思是必须介于0和1之间（不包括0和1）

基本上，对于50行，我的输出是这样的

    IDNUMBER B1 B2 B3 B4..... B46  
    ID45      1  1  0  0 ..... 0  
    ID23      0  1  0  0 ..... 1      
    ID186     0  1  0  0 ..... 1  
    ...
    Colmeans  0.91 0.32 0.03.... (not equal to 0 or 1)

PS：每个变量至少有一个“1”和一个“0”

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这是一个我无法克服的迭代过程。如何使用该条件选择（采样或筛选）50行？

如果您的数据帧是

x

，类似的方法应该可以工作：

rbind(x, c('Colmeans', colMeans(x[,-1])))

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如果您的数据帧是

x

，那么类似的方法应该可以工作：

rbind(x, c('Colmeans', colMeans(x[,-1])))

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使用

rowMeans

获取数据帧的列平均值。使用

sample

选择平均值介于0和1之间的50个随机行

val <- rowMeans(TestA[-1], na.rm = TRUE)
res <- TestA[sample(which(val > 0 & val < 1), 50), ]

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val使用
rowMeans
获取数据帧的列平均值。使用
sample
选择平均值介于0和1之间的50个随机行

val <- rowMeans(TestA[-1], na.rm = TRUE)
res <- TestA[sample(which(val > 0 & val < 1), 50), ]

val实际上，我需要一个帮助来采样这50行：）我如何根据条件从200行中选择50行？@gradenti你可以这样做，然后
sampled\u行实际上，我需要一个帮助来对这50行进行采样：）如何根据条件从200行中选择50行？@gradienti您可以这样做，然后
sampled\u行我想您指的是行，即选择中的列。我说得对吗？colMeans==0表示所有元素都是
0
，类似地
1
表示所有元素都是1。如果此场景中没有可能的示例，该怎么办？要理解它，可以这样想，如果N=1，那么所有的colMeans要么为0，要么为1。并且存在大小为N=1的样本。现在在该示例中再添加一行。平均值为0且新值为0的变量的平均值仍为0。因此，可能存在这样一种情况，即您可能找不到具有所需N的样本。我认为您指的是所选列的平均值。我说得对吗？colMeans==0表示所有元素都是
0
，类似地
1
表示所有元素都是1。如果此场景中没有可能的示例，该怎么办？要理解它，可以这样想，如果N=1，那么所有的colMeans要么为0，要么为1。并且存在大小为N=1的样本。现在在该示例中再添加一行。平均值为0且新值为0的变量的平均值仍为0。因此，可能存在一种情况，即您可能无法找到具有所需N的样本。