Pode utilizar uma função de 'transform' R para transformar os dados e passar essa função para a função de 'rxDataStepXdf()' RevoScaleR. Em seguida, pode utilizar o ficheiro de .xdf de subconjunto recentemente criado, com outras funções de RevoScaleR. Segue-se um script de exemplo R que cria um novo ficheiro de .xdf por amostragem aleatoriamente um ficheiro de .xdf maior utilizando a variável de selecção de linha oculta disponível na '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")
