R 生成数据集的不同迭代

我有一个由项目（行）组成的数据集，这些项目（行）仅用0到4的整数（表示离散变量的度数）进行分类。我有两年的数据，1980年和1996年（列）

当然，这个数据集有多种变体，它们也遵循我的3条定律

我应该如何编写一个循环来生成此数据集的

sim=1000

守法迭代

我怎样才能确保没有任何项目（在任何数据库中）违反我的三条定律中的任何一条

当前正在尝试

结果您可以执行以下操作：

library(foreach)
results <- foreach(i = 1:100) %dopar% {
  foreach(i = 1:nrow(df), .combine = "rbind") %do% {

    lst <- ifelse(df$X1980[i] > df$X1996[i], 
                  list(sort(sample(df$X1980[i]:df$X1996[i],3,replace = T), decreasing = T)),
                  list(sort(sample(df$X1980[i]:df$X1996[i],3,replace = T), decreasing = F)))

    lst <- c(df$X1980[i], unlist(lst), df$X1996[i])

    data.frame(X1980 = lst[1], 
               X1984 = lst[2], 
               X1988 = lst[3], 
               X1992 = lst[4], 
               X1996 = lst[5])
  }
}
do.call("rbind", results)

库（foreach）
结果你可以做：

library(foreach)
results <- foreach(i = 1:100) %dopar% {
  foreach(i = 1:nrow(df), .combine = "rbind") %do% {

    lst <- ifelse(df$X1980[i] > df$X1996[i], 
                  list(sort(sample(df$X1980[i]:df$X1996[i],3,replace = T), decreasing = T)),
                  list(sort(sample(df$X1980[i]:df$X1996[i],3,replace = T), decreasing = F)))

    lst <- c(df$X1980[i], unlist(lst), df$X1996[i])

    data.frame(X1980 = lst[1], 
               X1984 = lst[2], 
               X1988 = lst[3], 
               X1992 = lst[4], 
               X1996 = lst[5])
  }
}
do.call("rbind", results)

库（foreach）
结果
for(i in 1:nrow(df)){

lst <- ifelse(df$X1980[i] > df$X1996[i], 
              list(sort(sample(df$X1980[i]:df$X1996[i],3,replace = T), decreasing = T)),
              list(sort(sample(df$X1980[i]:df$X1996[i],3,replace = T), decreasing = F)))

  lst <- c(df$X1980[i], unlist(lst), df$X1996[i])

  df.new <- rbind(df.new, data.frame(X1980 = lst[1], 
                                 X1984 = lst[2], 
                                 X1988 = lst[3], 
                                 X1992 = lst[4], 
                                 X1996 = lst[5]))
}

  X1980 X1984 X1988 X1992 X1996
1     1     1     1     1     1
2     2     3     4     4     4
3     4     4     3     2     1

library(foreach)
results <- foreach(i = 1:100) %dopar% {
  foreach(i = 1:nrow(df), .combine = "rbind") %do% {

    lst <- ifelse(df$X1980[i] > df$X1996[i], 
                  list(sort(sample(df$X1980[i]:df$X1996[i],3,replace = T), decreasing = T)),
                  list(sort(sample(df$X1980[i]:df$X1996[i],3,replace = T), decreasing = F)))

    lst <- c(df$X1980[i], unlist(lst), df$X1996[i])

    data.frame(X1980 = lst[1], 
               X1984 = lst[2], 
               X1988 = lst[3], 
               X1992 = lst[4], 
               X1996 = lst[5])
  }
}
do.call("rbind", results)