MonteCarlo 模拟 - 创建 100 data.frames 行随机分组，后续天数固定

Question

这是我的 data.frame 的一个例子，我们假设 date col 代表天数：

df = read.table(text = 'ID date
a 1
a 2
a 3
a 4
a 7
a 12', header = TRUE)

所以，我在这里的日子从 1 到 12 不等，我想创建 100 个 data.frames，其中每个 date（和 ID）col 将被分组随后 3 天随机生成。

例如

df1

ID date group
    a 1 1   #group 1 = 1, 2, 3
    a 2 1
    a 3 1
    a 4 2   # group 2 = 4, 5, 6
    a 7 3   # group 3 = 7, 8, 9
    a 12 4  # group 4 = 10, 11, 12

df2

ID date group
    a 1 4
    a 2 1  #group 1 = 2, 3, 4
    a 3 1
    a 4 1
    a 7 2  #group 2 = 5, 6, 7  ---  group 3 = 8, 9, 10
    a 12 4 # group 4 = 11, 12 and start again from the beginning 1

df3

ID date group
    a 1 1
    a 2 1
    a 3 2  #group 2 = 3, 4, 5
    a 4 2
    a 7 3  #group 3 = 6, 7, 8 -- group 4 = 9, 10, 11
    a 12 1   #group 1 = 12, 1, 2

等...

请注意，group col 通过考虑不一定出现在 data.frame 中的后续日期将行按 3 分组，并且整个技巧的随机性是第 1 组的开始日期。

你有什么建议吗？

Answer 1

不确定，但您可以创建一个空列表并填充类似于您的示例的新数据框：

set=list()
for(i in 1:100) { set[[i]] = cbind(df,group=sample(rep(c(1,2),each=3))) }

MonteCarlo 模拟 - 创建 100 data.frames 行随机分组，后续天数固定

MonteCarlo simulation - Create 100 data.frames with rows grouped randomly with a fixed number of subsequent days

r

date

random

grouping

montecarlo