Можете да използвате R "преобразуване" функция за преобразуване на данните и преминаване на тази функция на RevoScaleR "rxDataStepXdf()" функция. Можете да използвате новосъздадения, част .xdf файла с други RevoScaleR функции. По-долу е примерен R скрипт, който създава нов файл .xdf чрез случайно вземане голям .xdf файл, използвайки скрит ред избор променлива в "transformFunc".
# Create a transformFunc that selects 25% of the data at random set.seed(13)
xform <- function(data) {
data$.rxRowSelection<-as.logical(rbinom(length(data[[1]]),1,.25))
return(data)
}
rxDataStepXdf(inFile=inFile, outFile="sampledData.xdf", transformFunc=xform, overwrite=TRUE)
# check that subsetting was done and the row selection variable is not kept in the data set.
rxGetInfoXdf(inFile)
rxGetInfoXdf("sampledData.xdf")
