R 在满足条件的分组数据中使用函数创建样本

我想创建样本，这些样本占每组单元格的10%，但在这个样本中，应该包括满足EX==1的单元格，并使用满足PL==1的单元格完成样本（如果需要）。我需要重复多次（1000次）

我使用了一个函数来创建示例并将其粘贴到df中。我想，为了得到我想要的东西，

floor

的参数将会改变

> rep_func <- function() {
+ x %>%
+   group_by(ID) %>%
+     dplyr::mutate(s1 = 0,
+          s1 = replace(s1, sample(which(PL == 1), floor(0.1 * n())), 1)) %>%
+   pull(s1)
+ }
> n <- 2
> x[paste0("s", seq_len(n))] <- replicate(n, rep_func())
> x
   ID PL EX s1 s2
1   1  0  1  0  0
2   1  1  0  0  0
3   1  0  0  0  0
4   1  1  0  0  0
5   1  0  0  0  0
6   1  1  0  0  0
7   1  0  0  0  0
8   1  1  0  0  0
9   1  0  0  0  0
10  1  1  0  1  1
11  1  0  0  0  0
12  1  1  0  0  1
13  1  0  0  0  0
14  1  1  0  0  0
15  1  0  0  0  0
16  1  1  0  0  0
17  1  0  0  0  0
18  1  1  0  0  0
19  1  0  0  0  0
20  1  1  0  1  0
21  2  0  0  0  0
22  2  1  0  0  0
23  2  0  0  0  0
24  2  1  0  0  0
25  2  0  0  0  0
26  2  1  0  0  0
27  2  0  1  0  0
28  2  1  0  1  1
29  2  0  0  0  0
30  2  1  0  0  0

>rep_func%
+分组依据（ID）%>%
+dplyr：：突变（s1=0，
+s1=替换（s1，样本（其中PL==1），地板（0.1*n（）），1））%>%
+拉力（s1）
+ }
>n x[粘贴0（“s”，序号（n））]x
ID PL EX s1 s2
1   1  0  1  0  0
2   1  1  0  0  0
3   1  0  0  0  0
4   1  1  0  0  0
5   1  0  0  0  0
6   1  1  0  0  0
7   1  0  0  0  0
8   1  1  0  0  0
9   1  0  0  0  0
10  1  1  0  1  1
11  1  0  0  0  0
12  1  1  0  0  1
13  1  0  0  0  0
14  1  1  0  0  0
15  1  0  0  0  0
16  1  1  0  0  0
17  1  0  0  0  0
18  1  1  0  0  0
19  1  0  0  0  0
20  1  1  0  1  0
21  2  0  0  0  0
22  2  1  0  0  0
23  2  0  0  0  0
24  2  1  0  0  0
25  2  0  0  0  0
26  2  1  0  0  0
27  2  0  1  0  0
28  2  1  0  1  1
29  2  0  0  0  0
30  2  1  0  0  0

---

我需要样本中的数字1是那些满足EX==1的单元格，但是如果需要完成样本并达到10%，请选择那些满足PL==1的单元格。因此，在示例中，ID组1有一个满足EX==1的单元格，并且在s1中没有选择它。为了处理这个更新的情况，我们创建了一个名为

replace\u func

的新函数，该函数将为每个组调用（

ID

）并将优先填充

EX

值，如果仍有一些值需要填充，则10%的组使用

PL

值填充

library(dplyr)

replace_func <- function(EX, PL) {
    s = integer(length(EX))
    n <- floor(0.1 * length(EX))
    ex1 <- EX == 1
    if (sum(ex1) > n)
       return(replace(s, sample(which(ex1), n), 1))
    else {
       s1 <- replace(s, ex1, 1)
       return(replace(s1, sample(which(PL == 1), n - sum(ex1)), 1))
  }
}

rep_func <- function() {
    x %>%
     group_by(ID) %>%
     mutate(s1 = replace_func(EX, PL)) %>%
     pull(s1)
}

---

因此，您希望为每个

ID

随机分配10%，如果

PL

或

EX

为

1

，则也将其设置为

1

？不完全是这样，我希望EX优先于PL和随机分配10%

n <- 2
x[paste0("s", seq_len(n))] <- replicate(5, rep_func())

x
#   ID PL EX s1 s2
#1   1  0  1  1  1
#2   1  1  0  0  0
#3   1  0  0  0  0
#4   1  1  0  0  0
#5   1  0  0  0  0
#6   1  1  0  0  0
#7   1  0  0  0  0
#8   1  1  0  0  0
#9   1  0  0  0  0
#10  1  1  0  1  0
#11  1  0  0  0  0
#12  1  1  0  0  1
#13  1  0  0  0  0
#14  1  1  0  0  0
#15  1  0  0  0  0
#16  1  1  0  0  0
#17  1  0  0  0  0
#18  1  1  0  0  0
#19  1  0  0  0  0
#20  1  1  0  0  0
#21  2  0  0  0  0
#22  2  1  0  0  0
#23  2  0  0  0  0
#24  2  1  0  0  0
#25  2  0  0  0  0
#26  2  1  0  0  0
#27  2  0  1  1  1
#28  2  1  0  0  0
#29  2  0  0  0  0
#30  2  1  0  0  0