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")
