R 更改随机选择的data.table子集的值

基本上是对这一点的扩展，因为我注意到，如果您再次进行子集设置，则不可能更改列的值

random.length  <-  sample(x = 15:30, size = 1)
dt <- data.table(city=sample(c("Cape Town", "New York", "Pittsburgh", "Tel Aviv", "Amsterdam"), size=random.length, replace = TRUE), score = sample(x=1:10, size = random.length, replace=TRUE)) 
set.seed(1)
dt[sample(.N,3), score :=9999]
set.seed(1)
dt[sample(.N,3),]

我想要实现的是，我可以更改某个列的值，该列是特定子集的一部分，并从该子集中随机选择。

dt[city==“New York”]

返回一个全新的对象，您正在通过引用对其进行更新。但这并不影响dt。i、 e

dt[expr, col := val] != dt[expr][, col := val]

---

第一个表达式更新

dt

，其中

expr

的计算结果为

TRUE

。第二个更新从

dt[expr]

返回的子集。除非您将结果赋回变量，否则无法返回结果。

除了上述所有建议之外，您还可以对索引进行采样（可以使用

哪个

函数计算）：

dt[sample(which(city == "New York"), 1), score:=555L]
dt
#           city score
#  1:   Tel Aviv     8
#  2:  Amsterdam     3
#  3:  Cape Town    10
#  4:   New York     1
#  5:  Cape Town    10
#  6: Pittsburgh     2
#  7: Pittsburgh     8
#  8:  Amsterdam    10
#  9:  Amsterdam     8
# 10:  Amsterdam     4
# 11:   Tel Aviv     7
# 12:  Amsterdam     2
# 13: Pittsburgh     1
# 14:  Amsterdam     3
# 15: Pittsburgh     2
# 16:   New York     7
# 17:   Tel Aviv    10
# 18:   New York    10
# 19:  Cape Town     1
# 20:  Amsterdam     7
# 21:  Amsterdam     3
# 22:   New York   555
# 23:  Cape Town     6
# 24:   New York     1
# 25:   Tel Aviv    10
#           city score

---

“对于三个随机选择的城市”--您选择的是行，而不是城市。顺便说一句，你的

set.seed

来得太晚了（在使用

sample

之后）。set.seed（）只是为了让人更容易看到，在第一种情况下分数会发生变化，人们可以直接检查不同的分数，而在第二种情况下则不会发生任何变化。可以做

dt[sample（dt[，.I[city==“New York”]，3），分数：=5555555]

也许吧。或者，如果你想覆盖每个城市中的3个随机OB，你可以做

dt[dt[，.I[sample（.N，3）]，by=city]$V1，分数：=55555]

Ok，这就是我所怀疑的，谢谢你的快速回答。我发现：=的赋值有一点奇怪，那就是它根本没有给你一个有意义的错误或错误消息。特别是在这种情况下，实际上分配任何东西都没有意义，这有点奇怪，一开始它似乎已经成功了，或者？在这些情况下，是否可能以某种方式显示错误？

dt[sample(which(city == "New York"), 1), score:=555L]
dt
#           city score
#  1:   Tel Aviv     8
#  2:  Amsterdam     3
#  3:  Cape Town    10
#  4:   New York     1
#  5:  Cape Town    10
#  6: Pittsburgh     2
#  7: Pittsburgh     8
#  8:  Amsterdam    10
#  9:  Amsterdam     8
# 10:  Amsterdam     4
# 11:   Tel Aviv     7
# 12:  Amsterdam     2
# 13: Pittsburgh     1
# 14:  Amsterdam     3
# 15: Pittsburgh     2
# 16:   New York     7
# 17:   Tel Aviv    10
# 18:   New York    10
# 19:  Cape Town     1
# 20:  Amsterdam     7
# 21:  Amsterdam     3
# 22:   New York   555
# 23:  Cape Town     6
# 24:   New York     1
# 25:   Tel Aviv    10
#           city score