R中具有动态条件的子集数据

我有一个2500行的数据集，都是银行贷款。每笔银行贷款都有未偿还金额和抵押品类型。（房地产、机床等）

我需要从该数据集中随机抽取一个选项，例如，未偿还金额的总和=250万+-5%，同一资产类别的贷款最多为25%

我找到了函数optim，但它需要一个函数，并且看起来是为优化股票投资组合而构建的，这要复杂得多。我想说，有一个简单的方法来实现这一点

我创建了一个样本数据集，可以更好地说明我的问题：

dataset <- data.frame(balance=c(25000,50000,35000,40000,65000,10000,5000,2000,2500,5000)
                      ,Collateral=c("Real estate","Aeroplanes","Machine tools","Auto Vehicles","Real estate",
                                    "Machine tools","Office equipment","Machine tools","Real estate","Auto Vehicles"))

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dataset我做的这个函数很有效：

pick_records <- function(df,size,bal,collat,max.it) {
  i <- 1
  j <- 1
  while ( i == 1 ) {
    s_index <- sample(1:nrow(df) , size)
    print(s_index)
    output <- df[s_index,]
    out_num <- lapply(output,as.numeric)
    tot.col <- sum(as.numeric(out_num$Collateral))
    if (sum(out_num$balance) < (bal*1.1) &
          sum(out_num$balance) > (bal*0.9) &
          all(  table(out_num$Collateral)/size  <= collat)   ) {
      return(output)
      break
    }
    print(j)
    j <- j + 1
    if ( j == max.it+1) {
      print('No solution found')
      break}     
  }
} 

> a <- pick_records(dataset,5,200000,0.4,20)
> a
  balance       Collateral
3   35000    Machine tools
7    5000 Office equipment
4   40000    Auto Vehicles
5   65000      Real estate
2   50000       Aeroplanes

pick_records这正是我想要的，非常感谢。现在我将尝试自己调整它，并将其用于更大的数据集。非常感谢，TimWorks对于大型数据集和更多约束也非常完美。谢谢你的客气话。我真的很高兴我能帮上忙：）不客气：）还可以让贷款的数量保持动态吗？我们现在正在寻找一定数量的贷款，但这不是我们本身所需要的。例如，我们希望指出贷款数量必须在50到100之间。下一步是，我们不指示贷款的数量（行），而只指示余额的最小总和。例如，我们需要至少2亿美元的贷款，不管有多少贷款。（我们当然会使用抵押品/规模等限制）。您完全可以使用上述示例中的方法来完成。我不能在这里的评论上发表答案，但你可以把它作为一个新问题发表，在这里解释得很好，然后我可能会在以后提供帮助。如果我是你，我会尝试用上面的方法。如果你自己尝试，你会学到很多东西，我相信如果你有任何问题，人们（包括我自己）都会乐于帮助：）