从分组数据中随机选择一组观察值（行）

Question

我对两个跨越四年的个体重复观察。我怎样才能随机选择一年中的所有观察结果？

set.seed(123) 
    dat <- data.frame(IndID = rep(c("AAA", "BBB"), each = 100), 
         Year = sample(c("2001", "2002", "2003", "2005"),200, replace = T), 
         Value = rnorm(200)) 
dat$Value[dat$IndID == "AAA" & dat$Year == "2002"] <- NA 
dat$Value[dat$IndID == "BBB" & dat$Year == "2005"] <- NA 

注意，个人年组合之间的不同的样本量。

table(dat$IndID, dat$Year) 

     2001 2002 2003 2005 
    AAA 26 27 20 27 
    BBB 20 30 30 20 

另请注意，并非所有年份都有数据。

dat %>% group_by(IndID, Year) %>% 
    summarise(NoDat = sum(is.na(Value))) %>% 
    as.data.frame() 
    IndID Year NoDat 
1 AAA 2001  0 
2 AAA 2002 27 
3 AAA 2003  0 
4 AAA 2005  0 
5 BBB 2001  0 
6 BBB 2002  0 
7 BBB 2003  0 
8 BBB 2005 20 

我已经看到了一些有用的例子为一组中选择特定行（即顶部，最后，n个随机等），但我不连接有关如何在组内选择的所有行的点点滴滴。在这里，我想要为每个人随机选择一年的所有数据，最好是dplyr。随机的年份应该是特定于每个人在不同的时间段有和没有数据。随机年份需要与收集到的观察结果一致，因此在个体之间会有所不同。

Answer 1

我相信这是你在找什么：

set.seed(123) 
dat <- data.frame(IndID = rep(c("AAA", "BBB"), each = 100), 
        Year = sample(c("2001", "2002", "2003", "2005"),200, replace = T), 
        Value = rnorm(200)) 
rand_year <- sample(dat$Year,1) 
dat %>% 
    filter(Year == rand_year) 

这里是编辑的版本，你得到随机每年为每个参与者（注意，今年可能是相同的）：

result <- dat %>% 
    group_by(IndID) %>% 
    filter(Year == sample(Year, 1)) 

并且用filter(Year == sample(unique(Year[!is.na(Value)]), 1))代替filter()行将给出每年选择相同的概率并排除注释中提到的缺失值。