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我有一个数据框...

df <- tibble(
  id = 1:7, 
  family = c("a","a","b","b","c", "d", "e")
  )

家庭最多只能包含 2 个成员（因此他们是个人或成对）。

我需要一个新列“随机”，将数字 1 分配给只有一个成员（例如 c、d 和 e）的家庭，并将 0 或 1 随机分配给包含 2 个成员的家庭（示例中的 a 和 b）。

到最后，数据应如下所示（取决于 0/1 的随机分配）...

df <- tibble(
  id = 1:7, 
  family = c("a","a","b","b","c", "d", "e"),
  random = c(1, 0, 0, 1, 1, 1, 1)
  )

我希望能够通过 group_by 和 mutate 的组合来做到这一点，因为我主要使用 Tidyverse。

我尝试了以下（但这并没有在家庭中随机分配 0/1）......

df %>%
group_by(family) %>%
  mutate(
   random = if_else(
     condition = n() == 1,
     true = 1,
     false = as.double(sample(0:1,1,replace = T))
   )
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3 回答 3

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您可以沿家庭组的序列长度进行采样并取模 2 的答案：

df %>% 
  group_by(family) %>% 
  mutate(random = sample(seq(n())) %% 2)
#> # A tibble: 7 x 3
#> # Groups:   family [5]
#>      id family random
#>   <int> <chr>   <dbl>
#> 1     1 a           0
#> 2     2 a           1
#> 3     3 b           0
#> 4     4 b           1
#> 5     5 c           1
#> 6     6 d           1
#> 7     7 e           1
于 2020-05-27T17:42:36.647 回答
1

我们可以用if/else

library(dplyr)
df %>% 
  group_by(family) %>%
  mutate(random = if(n() == 1) 1 else sample(rep(0:1, length.out = n())))
# A tibble: 7 x 3
# Groups:   family [5]
#     id family random
#  <int> <chr>   <dbl>
#1     1 a           0
#2     2 a           1
#3     3 b           1
#4     4 b           0
#5     5 c           1
#6     6 d           1
#7     7 e           1
于 2020-05-27T17:51:23.947 回答
1

另外的选择

df %>%
  group_by(family) %>%
  mutate(random = 2 - sample(1:n()))

# A tibble: 7 x 3
# Groups:   family [5]
     id family random
#   <int> <chr>   <dbl>
# 1     1 a           1
# 2     2 a           0
# 3     3 b           1
# 4     4 b           0
# 5     5 c           1
# 6     6 d           1
# 7     7 e           1
于 2020-05-27T17:55:49.620 回答