随机采样数据集以减少数据集中的值
randomly sampling of dataset to decrease the values in the dataset
我目前正在尝试根据给定的总和随机减少列中的值。
比如主数据是这样的；
ID 值
1 4
2 10
3 16
在运行代码之后，Value的总和应该是10，这需要随机完成（每个成员的减少应该随机选择）
ID 值
1 1
2 8
3 1
尝试了几个命令和库但无法管理。还是新手并且
如有任何帮助，我们将不胜感激！
谢谢
编辑：对不起，我不够清楚。我想为每个小于原始（随机）的观察值分配一个新值。最后新的价值总和将等于 10
使用示例数据
dd <- read.table(text="ID Value
1 4
2 10
3 16", header=TRUE)
和dplyr + tidyr库，你可以做
library(dplyr)
library(tidyr)
dd %>%
mutate(ID=factor(ID)) %>%
uncount(Value) %>%
sample_n(10) %>%
count(ID, name = "Value", .drop=FALSE)
这里我们为每个 Value 重复一次该行，然后我们随机抽取 10 行，然后我们将它们重新计数。我们将 ID 转换为一个因素，以确保保留具有 0 个观察值的 ID。
我目前正在尝试根据给定的总和随机减少列中的值。 比如主数据是这样的；
ID 值
1 4
2 10
3 16
在运行代码之后，Value的总和应该是10，这需要随机完成（每个成员的减少应该随机选择）
ID 值
1 1
2 8
3 1
尝试了几个命令和库但无法管理。还是新手并且 如有任何帮助，我们将不胜感激！
谢谢
编辑：对不起，我不够清楚。我想为每个小于原始（随机）的观察值分配一个新值。最后新的价值总和将等于 10
使用示例数据
dd <- read.table(text="ID Value
1 4
2 10
3 16", header=TRUE)
和dplyr + tidyr库，你可以做
library(dplyr)
library(tidyr)
dd %>%
mutate(ID=factor(ID)) %>%
uncount(Value) %>%
sample_n(10) %>%
count(ID, name = "Value", .drop=FALSE)
这里我们为每个 Value 重复一次该行，然后我们随机抽取 10 行，然后我们将它们重新计数。我们将 ID 转换为一个因素，以确保保留具有 0 个观察值的 ID。