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我有一个要分组的变量。那很容易。但是,我希望结果表按随机顺序列出其行。我真正想做的是稍微复杂一点。但请允许我向您展示一个简化版本。
mydf = data.table(
x = rep(1:4, each = 5),
y = rep(c('A', 'B','c','D', 'E'), times = 2),
v = rpois(20, 30)
)
mydf[,list(sum(x),sum(v)), by=y]
mydf[,list(sum(x),sum(v)), by=list(y=sample(y))]
#to list all the raw data in order of y
mydf[,list(x,v), by=y]
mydf[,list(x,v), by=list(y=sample(y))]
最佳答案
我会做手术,然后随机订购:
mydf[,list(x,v),by=y][sample(seq_len(nrow(mydf)),replace=FALSE)]
mydf[,list(sum(x),sum(v)), by=y][sample(seq_len(length(y)),replace=FALSE)]
mydf[order(setNames(sample(unique(y)),unique(y))[y])]
mydf[order(setNames(sample(unique(y)),unique(y))[y]),list(sum(x),sum(v)),by=y]
#perhaps more readable:
mydf[{z <- unique(y); order(setNames(sample(z),z)[y])}]
mydf[{z <- unique(y); order(setNames(sample(z),z)[y])},list(sum(x),sum(v)),by=y]
mydf[,new.y := setNames(sample(unique(y)),unique(y))[y]][order(new.y)]
##a random ordering of the elements of y
##(set.seed is used here to get consistent results)
set.seed(1); mydf[,{z <- unique(y);sample(z)}]
# [1] "B" "E" "D" "c" "A"
##assigning names to the elements of y
##creating a 1-1 bijective function between the elements of y
set.seed(1); mydf[,{z <- unique(y);setNames(sample(z),z)}]
# A B c D E
#"B" "E" "D" "c" "A"
##subsetting by y puts y through the map
##in effect every element of y is posing as an element of y, picked at random
##notice that the names (top row) are the original y
##the values (bottom row) are the mapped-to values
# A B c D E A B c D E A B c D E A B c D E
#"B" "E" "D" "c" "A" "B" "E" "D" "c" "A" "B" "E" "D" "c" "A" "B" "E" "D" "c" "A"
##ordering by this now orders by the mapped-to values
set.seed(1); mydf[{z <- unique(y);order(setNames(sample(z),z)[y])}]
setattr
设置名称:
mydf[{z <- unique(y); order(setattr(sample(z),'names',z)[y])}]
mydf[{z <- unique(y); order(setattr(sample(z),'names',z)[y])},list(sum(x),sum(v)),by=y]
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!