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我在尝试对排列进行分层时遇到问题。

我的数据如下所示：

     gender party        value
1      F    Democrat      762
2      M    Democrat      484
3      F    Independent   327
4      M    Independent   239
5      F    Republican    468
6      M    Republican    477

我只是想做的是分层随机排列party 

library(dplyr)
md %>% 
  group_by(party) %>% 
  mutate(perm = sample(gender))

这给了我一个正确的随机排列

     gender party        value   perm
1      F    Democrat      762      M
2      M    Democrat      484      F
3      F    Independent   327      M
4      M    Independent   239      F
5      F    Republican    468      F
6      M    Republican    477      M

我想要的是多次重复这个操作。遵循此处提出的解决方案（非分层排列）

library(broom) 
md %>% 
 bootstrap(100) %>% 
 do(data.frame(., treat = sample(.$gender, 6, replace=TRUE)))

但是，我没有引入一个group_by论点。

md %>% 
  bootstrap(10) %>% 
  group_by(party) %>% 
  do(data.frame(., treat = sample(.$gender, 6, replace=TRUE)))

任何想法 ？

此外，bootstrap功能实际上很慢。知道为什么吗？以及使其更快的任何解决方案？我们可以以某种方式并行化它吗？ 

library(reshape2)
M <- as.table(rbind(c(762, 327, 468), c(484, 239, 477)))
dimnames(M) <- list(gender = c("F", "M"),
                party = c("Democrat","Independent", "Republican"))
md = melt(M)
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这里有一个解决方案使用data.table（如果你正在寻找性能，你真的应该试一试）包和replicate：

setDT(dx)
rbindlist(replicate(10,dx[,perm := sample(gender),party],simplify=FALSE))

我dplyr既不是 piper 的用户，但如果你是一个“管道狂热者”，你可以转换上面的代码并管道它：

PERM <- function(dx)
  dx[,perm := sample(gender),party]

REPLICATE <- function(dx,n)
  rbindlist(replicate(n,dx[,perm := sample(gender),party],simplify=FALSE))

dx %>%
  PERM() %>%
  REPLICATE(10)
于 2016-09-30T11:52:28.893 回答