使用 R 根据分组数据的最大值分配随机分数

Question

考虑一个示例数据框；

| cat_name | brand_name | qty | amt |
-------------------------------------
|  A       |     AA     |  10 | 500 |
|  A       |     AB     |  8  | 400 |
|  A       |     AC     |  10 | 100 |
|  B       |     BA     |  20 | 250 |     
|  B       |     BB     |  05 | 150 |
|  B       |     BC     |  10 | 100 |

我想根据数据框中存在的每个组的数量的最大值分配一个分数，例如，对于上述数据集，我可以提供以下示例分数；

| cat_name | brand_name | qty | amt |  score |
----------------------------------------------
|  A       |     AA     |  10 | 500 |   100  |
|  A       |     AB     |  8  | 400 |   80   |
|  A       |     AC     |  10 | 100 |   30   |
|  B       |     BA     |  20 | 250 |   100  |  
|  B       |     BB     |  05 | 150 |   75   |
|  B       |     BC     |  10 | 100 |   30   |

如前所述，我将根据 0 - 100 作为分数分配一个值，然后根据最大和最小值为数据集中的每个组分配一个分数。

我可以使用 sample.int() 根据行数轻松分配随机值，但是，有没有一种方法可以根据数据帧中每个组的最大和最小数量分配特定值。我一般会按 cat_name 分组。

Answer 1

这是一种使用dplyr 按cat_name 和brand_name 分组的方法。然后，它在该组的最小和最大 amt 之间进行采样，并将其分配给带有 mutate 的新列。

library(dplyr)
data %>%
  group_by(cat_name,brand_name) %>%
  mutate(score = sample(seq(min(amt),max(amt)),n(),replace = TRUE))
## A tibble: 6 x 5
## Groups:   cat_name, brand_name [6]
#  cat_name brand_name   qty   amt score
#  <fct>    <fct>      <int> <int> <int>
#1 A        AA            10   500   466
#2 A        AB             8   400   167
#3 A        AC            10   100    12
#4 B        BA            20   250    54
#5 B        BB             5   150    73
#6 B        BC            10   100    85

数据

data <- structure(list(cat_name = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("A", 
"B"), class = "factor"), brand_name = structure(1:6, .Label = c("AA", 
"AB", "AC", "BA", "BB", "BC"), class = "factor"), qty = c(10L, 
8L, 10L, 20L, 5L, 10L), amt = c(500L, 400L, 100L, 250L, 150L, 
100L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))