如何在R中用for循环对DataFrame的所有条目进行洗牌？

问题背景 #

我有一个维度为24,523×3,468的DataFrame，想要对所有条目进行洗牌。用以下代码可以实现单列洗牌：

df <- data.frame(c1=c(1, 1.5, 2, 4), c2=c(1.1, 1.6, 3, 3.2), c3=c(2.1, 2.4, 1.4, 1.7)) 
df_shuffled = transform(df, c2 = sample(c2))

但我想对所有列或所有行都做洗牌。尝试了下面的循环代码却报错：

col = colnames(df)
for (i in 1:ncol(df)){
  df2 = transform(df, col[i] = sample(col[i]))
}
df2

错误提示：

Error in transform.data.frame(df, col[i] = sample(col[i])) :
不能在"col[i]"里使用变量作为列名

另外我还试过这种方式，但它只是打乱了行和列的顺序，并没有真正打乱每个条目：

df_shuf = df[sample(rownames(df), nrow(df)), sample(colnames(df), ncol(df))]
df_shuf

解决方案 #

1. 按列洗牌（每列单独打乱条目）

之前的循环报错是因为transform无法直接用变量作为列名，直接通过列索引操作更简单：

# 初始化原始数据框
df <- data.frame(c1=c(1, 1.5, 2, 4), c2=c(1.1, 1.6, 3, 3.2), c3=c(2.1, 2.4, 1.4, 1.7)) 

# 创建结果数据框副本
df_col_shuffled <- df

# 循环遍历每一列，单独打乱
for (i in 1:ncol(df_col_shuffled)) {
  df_col_shuffled[, i] <- sample(df_col_shuffled[, i])
}

# 查看打乱后的结果
df_col_shuffled

执行后，每一列的条目都会被随机打乱，行与行之间的原始对应关系会被打破。

2. 按行洗牌（每行单独打乱条目）

如果要按行打乱，逻辑类似，只需遍历每一行：

# 初始化原始数据框
df <- data.frame(c1=c(1, 1.5, 2, 4), c2=c(1.1, 1.6, 3, 3.2), c3=c(2.1, 2.4, 1.4, 1.7)) 

# 创建结果数据框副本
df_row_shuffled <- df

# 循环遍历每一行，单独打乱
for (i in 1:nrow(df_row_shuffled)) {
  df_row_shuffled[i, ] <- sample(df_row_shuffled[i, ])
}

# 查看打乱后的结果
df_row_shuffled

执行后，每行内的条目会被随机打乱，列与列之间的原始对应关系会被打破。

3. 彻底打乱所有条目（无行列区分）

如果想要把整个数据框的所有元素完全打乱（不保留任何行列内的顺序），可以不用循环，直接将数据框转为向量打乱后重新填充：

df_total_shuffled <- df
# 将所有元素转为向量打乱，再放回原结构
df_total_shuffled[] <- sample(as.vector(df_total_shuffled))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MK Huda