データをN個の等しいグループに分割

4つの列の値を含むデータフレームがあります。

たとえば、次のようにID、price、click count、rating

私がしたいのは、このデータフレームをN個の異なるグループに「分割」して、各グループが同じ分布の価格、クリック数、および評価属性を持つ同じ数の行を持つことです。

私はこれに取り組む方法について少しの考えもないので、アドバイスは強く感謝します！

私が質問を正しく理解していれば、これはあなたが望むものを手に入れます。あなたのデータフレームが呼び出されると仮定するdfと、あなたがしているN定義された、あなたはこれを行うことができます。

split(df, sample(1:N, nrow(df), replace=T))

これは、各データフレームがからランダムに選択された行で構成されるデータフレームのリストを返しdfます。デフォルトでsample()は、各グループに等しい確率が割り当てられます。

これは非常に遅い回答ですが、私はこのページを、述べられた問題がどこかで議論されたことがあるかどうかグーグルしながら見つけました。これから誰かがこのページを見つけた場合、私の答えが役立つかもしれません。

私はRパッケージdata.frameを作成しました。これは、質問が要求したとおりのことを行います。1つまたは複数の基準でグループ間の違いを最小限に抑えながら、a を使用してN個の異なるグループを作成します。これは、ランダムな割り当ての繰り返しに基づく簡単な方法を使用します。これは、承認された応答で推奨される方法でもあります。

これはパッケージminDiffへのリンクです：

述べられた問題に取り組むために、あなたは使うことができました：

library(minDiff)
assigment <- create_groups(dataframe, criteria_scale = c("price", "click count", "rating"), sets_n = N, repetitions = 1000)

このrepetitions議論により、さまざまなグループをランダムに作成する頻度が決まります。最良の割り当て（グループ間の違いが最小限の割り当て）が返されます。

Alex Aの回答は各グループに等しい確率を与えますが、グループが同じ行数を持つという質問の要求には応えません。R：

stopifnot(nrow(df) %% N == 0)
df    <- df[order(runif(nrow(df))), ]
bins  <- rep(1:N, nrow(df) / N)
split(df, bins)

これはtidyr / dplyrを使用してネストすることで解決できます

require(dplyr) 
require(tidyr)

num_groups = 10

iris %>% 
   group_by((row_number()-1) %/% (n()/num_groups)) %>%
   nest %>% pull(data)
```