Você pode usar uma função de R 'Transformar' para transformar os dados e passar essa função para a função de 'rxDataStepXdf()' RevoScaleR. Em seguida, você pode usar o arquivo de .xdf de subconjunto recém-criado, com outras funções de RevoScaleR. Abaixo está um script de exemplo R que cria um novo arquivo de .xdf por amostragem aleatoriamente um arquivo .xdf maior usando a variável de seleção de linha oculta disponível no '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")
