我有一个数据帧
ID1 ID2 ID3 feat1 feat2
1 a x class1 class2
1 a y class1 class2
1 b x class2 class1
1 b y class2 class1
1 b z class2 class1
1 c x class1 class1
2 a x class1 class2
2 a y class1 class2
2 b x class2 class1
2 b y class2 class1
2 b z class2 class1
2 c x class1 class1
按ID1、ID2和ID3 分组
我想在组级别之间(即在a、b和c之间(随机重新排列feat1和feat2值(class1或class2(,而不进行替换。因此,一个随机输出可以是:
ID1 ID2 ID3 feat1 feat2
1 a x class2 class1
1 a y class2 class1
1 b x class1 class1
1 b y class1 class1
1 b z class1 class1
1 c x class1 class2
2 a x class2 class1
2 a y class2 class1
2 b x class1 class1
2 b y class1 class1
2 b z class1 class1
2 c x class1 class2
在这种随机洗牌中,"a"从"b"中获取特征值b'从'c'取其;和来自"a"的"c">
我的代码是
my_df_reshuffled = my_df %>%
group_by(ID1, ID2, ID3) %>%
slice(sample(1:n()))
但它不会在组之间打乱值,只是改变组级别的顺序,同时保持每组的feat1和feat2值相等。
我错过了什么?
感谢
如果我理解正确,我认为这可能会帮助你
数据
df <- structure(list(ID1 = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L), ID2 = c("a", "a", "b", "b", "b", "c", "a", "a", "b",
"b", "b", "c"), ID3 = c("x", "y", "x", "y", "z", "x", "x", "y",
"x", "y", "z", "x"), feat1 = c("class1", "class1", "class2",
"class2", "class2", "class1", "class1", "class1", "class2", "class2",
"class2", "class1"), feat2 = c("class2", "class2", "class1",
"class1", "class1", "class1", "class2", "class2", "class1", "class1",
"class1", "class1")), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-12L))
代码
df %>%
group_by(ID1) %>%
mutate(across(.cols = starts_with("feat"),
.fns = function(x)sample(x,length(x))))
输出
# A tibble: 12 x 5
# Groups: ID1 [2]
ID1 ID2 ID3 feat1 feat2
<int> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 1 a x class2 class1
2 1 a y class2 class1
3 1 b x class2 class2
4 1 b y class1 class1
5 1 b z class1 class1
6 1 c x class1 class2
7 2 a x class1 class1
8 2 a y class1 class2
9 2 b x class2 class1
10 2 b y class1 class2
11 2 b z class2 class1
12 2 c x class2 class1