R 抽样随机行

我有一个数据集，其中有多个ID，每个ID有两个观察值/值，例如：

 ID           Test   Behaviour     
 A12.4.2      ONE     8.64      
 A12.4.2      TWO     7.63      
 A6.3.3       ONE     1.81      
 A6.3.3       TWO     2.47      
 B12.4.1      ONE     1.17      
 B12.4.1      TWO     3.96      
 E9.4.2       ONE     13.04     
 E9.4.2       TWO     9.51

我发现随机抽样行以保留ID上的数据以及与这些ID相关联的观察数据，我可以使用：

df[示例（nrow（df），32），]

---

然而，我很难找到一个函数来确保每个ID的两个度量都包含在随机样本中。最后，我想要一个由16个ID组成的随机样本，每个ID有两个观察值，总共32个观察值。有人能帮忙吗？

您可以使用

示例（唯一（df$ID），16）对16个
唯一的
ID进行采样。这些可用于使用%

中的

%对df进行子集划分。由于每个ID有两个观察值/值，因此将有32行包含一个ID的两个观察值

数据：

df您可以使用
sample（unique（df$ID），16）对16个
unique
ID进行采样。这些可用于使用%
中的
%对df进行子集划分。由于每个ID有两个观察值/值，因此将有32行包含一个ID的两个观察值

数据：

df感谢您的评论-我已经在我的问题中添加了一部分输入数据。理想情况下，我希望输出的格式相同，只是作为一个子集。我希望这会有所帮助。我想您要采样的16行对不止一对，对吧？没错，我不允许泄露整个数据集！谢谢你的评论-我已经在我的问题中添加了一部分输入数据。理想情况下，我希望输出的格式相同，只是作为一个子集。我希望这会有所帮助。我想您要采样的16行对不止一对，对吧？没错，我不允许泄露整个数据集！
df[df$ID %in% sample(unique(df$ID), 16),]
#   x ID
#1  1  A
#2  2  A
#5  1  C
#6  2  C
#7  1  D
#8  2  D
#11 1  F
#12 2  F
#15 1  H
#16 2  H
#19 1  J
#20 2  J
#21 1  K
#22 2  K
#23 1  L
#24 2  L
#31 1  P
#32 2  P
#33 1  Q
#34 2  Q
#39 1  T
#40 2  T
#43 1  V
#44 2  V
#45 1  W
#46 2  W
#47 1  X
#48 2  X
#49 1  Y
#50 2  Y
#51 1  Z
#52 2  Z

df <- expand.grid(x=1:2, ID=LETTERS)