可以使用函数sample_n（）选择n个随机行，也可以使用sample_frac（）选择行的随机分数。 我们首先使用函数set.seed（）来启动随机数生成器引擎。 这对于用户重现分析非常重要。

set.seed(1234)
#无放回的随机取五行
my_data %>% sample_n(5, replace = FALSE)
#无放回的随机取5%行
my_data %>% sample_frac(0.05, replace = FALSE)
#根据Sepal.Length值取最大的五行
my_data %>% top_n(5, Sepal.Length)
#根据Species分组，然后以Sepal.Length值取最高的五行
my_data %>%
group_by(Species) %>%
top_n(5, Sepal.Length)