R 如何获得附加条件的数据子集？

假设我们有一个公司的支出数据，其中我们有与不同项目相关的不同支出值。我们如何才能抽取样本，使样本中的支出总额占原始总支出（人口数据）的一定比例（比如80%）？请帮助

为再现性设置种子：

set.seed(12345)

创建一些示例数据，包括100个项目：

dat <- data.frame(proj = 1:100,
                exp = sample(100:1000, 100, replace = TRUE))
totalexp <- sum(dat$exp)

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dat为再现性设定种子：

set.seed(12345)

创建一些示例数据，包括100个项目：

dat <- data.frame(proj = 1:100,
                exp = sample(100:1000, 100, replace = TRUE))
totalexp <- sum(dat$exp)

dat因此您有一个包含支出的列，并且您想要一个包含足够条目的样本，这样样本列的总和将是原始列总和的80%？随机排序数据，然后取前n行，其中累计支出总额大于或等于总支出的80%。请帮我输入累计金额代码，以便我可以获得累计金额为总金额80%的前n行？这会有很大的帮助！此外，我还必须确保变量原始支出比例在样本中保持不变。我们应该如何得到它？所以你有一个包含支出的列，你想要一个包含足够条目的样本，这样样本列的总和将是原始列总和的80%？随机排序数据，然后取前n行，其中累计支出总额大于或等于总支出的80%。请帮我输入累计金额代码，以便我可以获得累计金额为总金额80%的前n行？这会有很大的帮助！此外，我还必须确保变量原始支出比例在样本中保持不变。我们该怎么做？
dat$exp.cumsum <- cumsum(dat$exp.prop)

proj.sample <- dat$proj[1:(which(dat$exp.cumsum>0.80)[1]-1)]

proj.sample
 [1]  30  62  96  60  51  86  97  81  24  20  55  35  67  34  69  77  83  49   1  26  45
[22]  41   7  53  54  61  70  14  21  90   3  47  56  80  63  57  88  12  78  50  32  79
[43]  13  36   9  85  76  27  48  19  42  28  39  17  10  65  31  98  64  25 100  92  33
[64]  44  73  18  87   6  71  58  40  38  72  68  46  43  95  22