R：5列中一列的随机值

我有一个数据框（

df

）包含大约100个足球运动员号码（如果更多球员注册，号码会增加）。每个

player_编号

由6位数字组成（例如178530）

每个玩家都应该审查其他5名玩家，因此最终所有玩家都会被其他5名玩家审查。因此，我想随机分配5个不同的玩家号码（从

player\u number

列）到每个

player\u number

。为了防止将评论分配给自己和/或玩家必须对同一玩家进行两次（或更多）的评论，每个

player_number

只能在每列和每行中出现一次。数据帧应如下所示：

player_number  review1  review2  review3  review4  review5
178530         207145    655600   443274   604060   804226
245678         947821    214525   332324   174589   868954      
…

set.seed(1); player_number = sort(sample(100000:999999, 100)) # in your data, just create this vector beforehand using the actual player numbers
df[] <- lapply(df, function(x) {factor(x, levels = c(1:100), labels = player_number)})

玩家178530需要查看玩家207145、655600等

对于review1列，我使用了：

set.seed（1）
df$review1您可以为此编写一个函数。这个想法是把你的100个ID或玩家编号作为向量；随机抽取5个新向量的5个唯一起始值，并将其绑定，以获得在每行和每列中多次未找到ID的结果

例如，如果您有数字1到5（顺序），并且希望将其中的3个数字分配给1到5的每个数字；在一行或一列中没有超过一次的数字

1 3 2 5
2 4 3 1
3 5 4 2
4 1 5 3
5 2 1 4

这就是实现这一点的函数

play <- function(v, i){
  starts <- sample(2:length(v), i, replace=F)
  v2 <- v
  for(m in 1:i){
    v2 <- cbind(v2, c(v[starts[m]:length(v)], v[0:(starts[m]-1)]) )
  }
  colnames(v2) <- c('id', paste0('R', 1:i))
  return(v2)
}

这是一个类似的函数，它接受一个数据帧，因为您在问题中要求这样做

playDF <- function(df, i){
  starts <- sample(1:nrow(df), i+1, replace=F)
  sq2 <- NULL
  for(m in 1:(i+1)){
    sq2 <- cbind(sq2, c(df[starts[m]:nrow(df),], df[0:(starts[m]-1),]) )
  }
  sq2 <- as.data.frame(sq2)
  colnames(sq2) <- c('player_number', paste0('review', 1:(i)))
  return(sq2)
}

playDF可能不是最有效的，但这是一个只使用基数R的解决方案。在这里，我一次只从1:100的向量中采样一个数字，而不包括当前行和当前列中已经存在的数字

对于第100行，这意味着从长度为1的向量中采样数字，这会导致
sample
函数的行为不同。因此，为了防止这种意外行为，我很乐意从中提供
sample.vec
自定义函数

那么，你想让100名玩家每人分配5个介于1和100之间的值吗；或者将一个1到100的序列分成20个部分？我编辑了这篇文章，以便更清楚地说明我在寻找什么：每个玩家号码（大约100；确切数字取决于注册人数）应该从玩家号码列中随机分配5个玩家号码。每个玩家的号码在每一列和每一行中只能出现一次您是否希望每个玩家都被审查5次？你没有具体说明这一点，但这对我来说似乎是一种自然的约束。是的，你说得对。每个玩家需要被审查5次（5个不同的玩家审查一个玩家一次）。我的代码就是这样做的。如果您检查
表（table（unlist（c（df）））
它给出所有数字在df中都是6倍。可能需要对此代码块添加一些解释，这将是一个更好的答案。
df <- data.frame(player_number=c(sample(111111:999999, 100, replace=F)))
playDF(df, 5)

df <- data.frame(player_number = c(1:100))
df <- cbind(df, matrix(NA, 100, 5))

sample.vec <- function(x, ...) x[sample(length(x), ...)]

for(i in 1:100){
  for(j in 2:6){
    df[i,j] <- sample.vec(setdiff(c(1:100),c(df[i,], df[,j])), 1)
  }
}

set.seed(1); player_number = sort(sample(100000:999999, 100)) # in your data, just create this vector beforehand using the actual player numbers
df[] <- lapply(df, function(x) {factor(x, levels = c(1:100), labels = player_number)})

head(df)
  player_number      1      2      3      4      5
1        112050 400373 466123 666197 888560 332198
2        120997 887728 917384 701596 682327 189514
3        153035 332198 315644 745845 469035 800949
4        155607 544171 759047 992698 450960 799685
5        163607 908546 338957 694713 267589 406304
6        175816 469035 120997 459962 875044 447493


table(apply(df, 1, function(x) {length(unique(x))}))
  6 
100 

table(apply(df, 2, function(x) {length(unique(x))}))
100 
  6

library(tidyverse)
df=data.frame(x=1:100)

  df%>%
  mutate(number = map(x, ~ glue::collapse(sample(x,5,replace=),",")))%>%
  separate(number,into=  glue::glue("review{1:5}"))