我如何得到我的数据的一个子集1和0的随机分配，其余为0的R

我有一个数据框分组，并且每个组具有相同数量的观察值。我已经为每个组随机分配了1或0的值。对于给定值为1的组中的所有观察值，我想要用变量ysp填充一定数量的随机1和0。对于分配给0的组，我希望同样的变量ysp用全0填充。我如何得到我的数据的一个子集1和0的随机分配，其余为0的R

这是我到目前为止的代码：

rm(list=ls(all=TRUE)) 

set.seed(1984) 
ngroup <- 50 # Number of groups 
obs <- 50  # Number of observations per group 
pgroup <- 0.5 # (1 - p) probability of groups with at least 1 non zero obs (only works if the answer is a round number) 
p <- 0.5 # Once chosen the number of groups I want to have with at least one non zero obs, I want p% of 1s in those groups. 

constantdata <- data.frame(id=1:ngroup) 

dummies <- c(0,1) 
dummies[sample(1:nrow(constantdata), nrow(constantdata), FALSE)] <- rep(dummies, c(pgroup*ngroup,(1-pgroup)*ngroup)) 
constantdata["probgr"] <- dummies 

fulldata <- constantdata[rep(1:ngroup, each=obs),] 

fulldata$ys <- rnorm(ngroup*obs) 

#This is how I try to do it 

if(fulldata$probgr=1){ 
fulldata$ysp[fulldata$ys > quantile(fulldata$ys, 1 - p)] <- 1 
fulldata$ysp[fulldata$ys <= quantile(fulldata$ys, 1 - p)] <- 0 
}else{ 
fulldata$ysp=0}

当然，这是行不通的。我希望变量ysp有随机分配p％1s和0s的组的50％（pgroup％）随机组全部为0，另一组为50％（1 - pgroup％）。

来源

2017-08-07 Quixo1986

你在哪写的if(fulldata$probgr=1)你的意思可能是if(fulldata$probgr==1)（平等测试，不是分配）。另外，如果不是矢量操作。一种方式来获得你想要的只是设置在YSP一切都为0，然后改变与probgr == 1中所随意，像这样的内容：

fulldata$ysp = 0 
fulldata$ysp[fulldata$probgr == 1] = sample(0:1, sum(fulldata$probgr == 1), replace=TRUE)

来源

2017-08-07 01:51:38 G5W

这是一个非常优雅的解决方案。只有一个问题。我添加了样本（）函数结尾的概率（否则它默认为.5）： fulldata $ ysp = 0 fulldata $ ysp [fulldata $ probgr == 1] = sample（0：1，sum（ fulldata $ probgr == 1），replace = TRUE，prob = c（1-p，p））但它并不完全给出1和0的50％，而是每次都改变我认为的概率函数）。 – Quixo1986

我如何得到我的数据的一个子集1和0的随机分配，其余为0的R

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