如何在R中为数据的一个子集获得1和0的随机赋值，为其余数据获得0的随机赋值

我有一个按组划分的数据框架，每组的观察数相同。我随机给每组分配了一个1或0的值。对于给定值为1的组中的所有观察值，我希望变量ysp填充一组随机的1和0。对于分配0的组，我希望用所有0填充同一变量ysp

这是我目前掌握的代码：

rm(list=ls(all=TRUE))

set.seed(1984)
ngroup <- 50 # Number of groups
obs <- 50      # Number of observations per group
pgroup <- 0.5 # (1 - p) probability of groups with at least 1 non zero obs (only works if the answer is a round number)
p <- 0.5 # Once chosen the number of groups I want to have with at least one non zero obs, I want p% of 1s in those groups.

constantdata <- data.frame(id=1:ngroup)

dummies <- c(0,1)
dummies[sample(1:nrow(constantdata), nrow(constantdata), FALSE)] <- rep(dummies, c(pgroup*ngroup,(1-pgroup)*ngroup))
constantdata["probgr"] <- dummies

fulldata <- constantdata[rep(1:ngroup, each=obs),] 

fulldata$ys <- rnorm(ngroup*obs) 

#This is how I try to do it

if(fulldata$probgr=1){
fulldata$ysp[fulldata$ys > quantile(fulldata$ys, 1 - p)] <- 1 
fulldata$ysp[fulldata$ys <= quantile(fulldata$ys, 1 - p)] <- 0
}else{
fulldata$ysp=0}

rm（list=ls（all=TRUE））
种子集（1984年）
n组您编写的
if（fulldata$probgr=1）
您的意思可能是
if（fulldata$probgr==1）
（平等测试，而不是赋值）。此外，if不是向量运算。获取所需内容的一种方法是将ysp中的所有内容设置为0，然后随机更改probgr==1的内容，如下所示：

fulldata$ysp = 0
fulldata$ysp[fulldata$probgr == 1] = sample(0:1, sum(fulldata$probgr == 1), replace=TRUE)

你写的
if（fulldata$probgr=1）
可能是指
if（fulldata$probgr==1）
（平等性测试，而不是赋值）。此外，if不是向量运算。获取所需内容的一种方法是将ysp中的所有内容设置为0，然后随机更改probgr==1的内容，如下所示：

fulldata$ysp = 0
fulldata$ysp[fulldata$probgr == 1] = sample(0:1, sum(fulldata$probgr == 1), replace=TRUE)

这是一个非常优雅的解决方案。只有一个问题。我在sample（）函数的末尾添加了概率（否则它默认为.5）：fulldata$ysp=0 fulldata$ysp[fulldata$probgr==1]=sample（0:1，sum（fulldata$probgr==1），replace=TRUE，prob=c（1-p，p）），但它并没有精确地给出1和0的50%，而是给出一个每次都会变化的接近值（我认为是概率函数的一部分）。这是一个非常优雅的解决方案。只有一个问题。我在sample（）函数的末尾添加了概率（否则它默认为.5）：fulldata$ysp=0 fulldata$ysp[fulldata$probgr==1]=sample（0:1，sum（fulldata$probgr==1），replace=TRUE，prob=c（1-p，p））但它并没有给出1和0的50%，而是每次都会改变的接近值（我认为是概率函数的一部分）。