1、3）记录抽取
记录抽取函数： subset (x, condition)
x：需要处理的数据
condition：过滤条件
返回值： data.frame
案例：
items <- read.table('sales.csv', sep="|", header=TRUE, fileEncoding='utf-8', stringsAsFactors=FALSE)
sub_items <- subset(items, comments>10000) ---提取 comments大于10000的记录
2、4）随机抽样
随机抽样函数： sample (length, size, replace = FASLE)
length：样本长度
size：抽样行数
replace：是否可回收样本，默认为不放回，即FALSE
返回值：行数的位置值数组
案例：
items <- read.csv ('sales.csv') ---导入数据
rows <- nrow (items) ---数据记录行，即抽样行数length
indexes <- sample (rows, 3, replace =TRUE) ---使用 sample函数，在 rows（10行）抽取3个数据（抽取的是数据行位置行号）
data1 <- items [indexes, ] ---提取出 items表中的随机抽取出的 indexes行号对应数据
