R 根据列生成引导样本

我有一个这样的数据集

set.seed(1)
df <- data.frame(ID = rep(1:4, each = 3),
                 x = c(1,2,3,2,3,4,1,2,3,3,4,5),
                 V1 = rnorm(12))

> df
   ID x         V1
1   1 1 -0.6264538
2   1 2  0.1836433
3   1 3 -0.8356286
4   2 2  1.5952808
5   2 3  0.3295078
6   2 4 -0.8204684
7   3 1  0.4874291
8   3 2  0.7383247
9   3 3  0.5757814
10  4 3 -0.3053884
11  4 4  1.5117812
12  4 5  0.3898432

---

该数据集现在在每个时间点有4个观察值。

我们可以首先找到每个

x

发生的最大次数，并使用

replace=TRUE

对每个

x

进行

sample\n

，以获得每个

x

的相同行数

max_sample <- max(table(df$x))

library(dplyr)

df %>%
  group_by(x) %>%
  sample_n(max_sample, replace = TRUE) %>%
  arrange(x)

#      ID     x     V1
#   <int> <dbl>  <dbl>
# 1     3     1  0.487
# 2     1     1 -0.626
# 3     1     1 -0.626
# 4     1     1 -0.626
# 5     3     2  0.738
# 6     2     2  1.60 
# 7     2     2  1.60 
# 8     3     2  0.738
# 9     4     3 -0.305
#10     2     3  0.330
#11     2     3  0.330
#12     4     3 -0.305
#13     4     4  1.51 
#14     4     4  1.51 
#15     4     4  1.51 
#16     4     4  1.51 
#17     4     5  0.390
#18     4     5  0.390
#19     4     5  0.390
#20     4     5  0.390

最大样本百分比
分组依据（x）%>%
样本n（最大样本，替换为真）%>%
安排（x）
#ID x V1
#      
# 1     3     1  0.487
# 2     1     1 -0.626
# 3     1     1 -0.626
# 4     1     1 -0.626
# 5     3     2  0.738
# 6     2     2  1.60 
# 7     2     2  1.60 
# 8     3     2  0.738
# 9     4     3 -0.305
#10     2     3  0.330
#11     2     3  0.330
#12     4     3 -0.305
#13     4     4  1.51 
#14     4     4  1.51 
#15     4     4  1.51 
#16     4     4  1.51 
#17     4     5  0.390
#18     4     5  0.390
#19     4     5  0.390
#20     4     5  0.390

谢谢，我应该补充一点，

x

并不总是以1开头，它的范围从-20到+20@spore234嗯……我想这不重要，因为我们用

表计算
x
的频率，而不管它的值是多少。
max_sample <- max(table(df$x))

library(dplyr)

df %>%
  group_by(x) %>%
  sample_n(max_sample, replace = TRUE) %>%
  arrange(x)

#      ID     x     V1
#   <int> <dbl>  <dbl>
# 1     3     1  0.487
# 2     1     1 -0.626
# 3     1     1 -0.626
# 4     1     1 -0.626
# 5     3     2  0.738
# 6     2     2  1.60 
# 7     2     2  1.60 
# 8     3     2  0.738
# 9     4     3 -0.305
#10     2     3  0.330
#11     2     3  0.330
#12     4     3 -0.305
#13     4     4  1.51 
#14     4     4  1.51 
#15     4     4  1.51 
#16     4     4  1.51 
#17     4     5  0.390
#18     4     5  0.390
#19     4     5  0.390
#20     4     5  0.390