R中按类别分列的随机数据

Question

所以我对R有点陌生，所以如果这是个愚蠢的问题，请原谅我。我有一组行为数据，如下所示：

time      behavior 
10:04:36  FEED     
10:04:37  FEED      
10:04:38  REST 
10:04:39  REST
10:04:40  RUN

等等。

我添加了一个列，它将每个新行为编号为一个唯一的数字，如下所示：

time      behavior Number
10:04:36  FEED     1
10:04:37  FEED     1
10:04:38  REST     2
10:04:39  REST     2
10:04:40  RUN      3

因此，如果10:04:36和10:30的行为都是饲料，由于它们的数量不同，它们仍然被认为是不同的行为事件。然后，我根据行为类别设置数据，以便拥有所有一种行为的数据集。但是，在这个数据集中，每次我有一个新的行为事件时，我都有数字类别，例如：

time      behavior Number
10:04:36  FEED     1
10:04:37  FEED     1
10:30:00  FEED     10
10:30:01  FEED     10 
10:30:02  FEED     10
11:01:00  FEED     21
11:01:01  FEED     21

等等。

现在，我想做的是按数字类别随机化这个新的数据集。因此，我想告诉R，用相同的数值获取每个数据块，并重新组织这些块。我尝试使用sample()，但这似乎只适用于按行随机化。如您所见，数字类别的大小也不尽相同。基本上，我想创建一个新的矩阵，如下所示：

time      behavior Number
10:30:00  FEED     10
10:30:01  FEED     10 
10:30:02  FEED     10    
11:01:00  FEED     21
11:01:01  FEED     21
10:04:36  FEED     1
10:04:37  FEED     1

因此，我希望R能识别每个新的数字类别为一个不同的事件，并随机地按照每一个新事件来重新组织数据，而不是按行。

有人知道我在R里做什么吗？

Answer 1

您可以创建一个助手功能，例如

reorderingFunc <- function(data, indxCol){
  indx <- sample(unique(data[, indxCol]))
  data[order(unique(data[, indxCol])[match(data[, indxCol], indx)]), ]
}

测试

set.seed(111) # Setting a seed so the outcome of `sample` be reproducible
reorderingFunc(df, "Number")
#       time behavior Number
# 3 10:30:00     FEED     10
# 4 10:30:01     FEED     10
# 5 10:30:02     FEED     10
# 6 11:01:00     FEED     21
# 7 11:01:01     FEED     21
# 1 10:04:36     FEED      1
# 2 10:04:37     FEED      1