R 如何为每个组设置不同的set.seed（），然后设置sample（）

我想在分组后对data.frame的最小到最大列中的任何数字进行采样，每个组都有不同的种子。我尝试了几种方法，您可以在下面的可复制示例中看到它们，但它们都不起作用。
data.frame由四列组成：

字母-我的分组变量
种子-一个动态的、特定于组/字母的整数
min-样本的最小值（） max-样本（）的最大值

以下是一个可复制的示例：

set.seed(123)
data.frame(letter = sample(letters[1:3],20, replace=TRUE)) %>% 
  group_by(letter) %>% 
  summarise(seed = n()) %>% 
  mutate(min = ifelse(letter == "a", 20,
                      ifelse(letter == "b", 40, 60)),
         max = ifelse(letter == "a", 30,
                      ifelse(letter == "b", 50, 70)))  %>%

  group_by(letter) %>%
  # set.seed(seed) %>%  # or mutate(randomNumber = sample(min:max, 1, set.seed(seed))) # these aren't working, but I hope you get my point 
  mutate(randomNumber = sample(min:max, 1))

---

非常感谢

我建议使用您最后一行

purrr

包中的

pmap

：

library(tidyverse)

set.seed(123)
data.frame(letter = sample(letters[1:3],20, replace=TRUE)) %>% 
  group_by(letter) %>% 
  summarise(seed = n()) %>% 
  mutate(min = ifelse(letter == "a", 20,
                      ifelse(letter == "b", 40, 60)),
         max = ifelse(letter == "a", 30,
                      ifelse(letter == "b", 50, 70)))  %>%

  group_by(letter) %>%
  mutate(randomNumber = pmap_dbl(list(min, max, seed), function(x, y, z){set.seed(z); sample(x:y, 1)}))


# A tibble: 3 x 5
# Groups:   letter [3]
  letter  seed   min   max randomNumber
  <fct>  <int> <dbl> <dbl>        <dbl>
1 a          5    20    30           21
2 b          7    40    50           49
3 c          8    60    70           63

库（tidyverse）
种子集（123）
data.frame（字母=样本（字母[1:3]，20，replace=TRUE））%>%
分组单位（字母）%>%
摘要（seed=n（））%>%
变异（最小=ifelse）（字母=a），20，
如果其他（字母==“b”，40，60）），
最大值=ifelse（字母=“a”，30，
ifelse（字母==“b”，50，70））%>%
分组单位（字母）%>%
mutate（randomNumber=pmap_dbl（list（min，max，seed），function（x，y，z）{set.seed（z）；sample（x:y，1）}））
#一个tibble:3x5
#分组：字母[3]
字母种子最小最大随机数
1 a 5 20 30 21
2 b 7 40 50 49
3 c 8 60 70 63

它非常完美。非常感谢。