R语言中如何为数据集列Y精确分配指定数量的随机1？

现有数据集包含X、Y两列，两列的0和1数量完全一致：0有3790个，1有654个。需将Y列调整为精确包含1733个1和2711个0，需从X列值为0的位置中随机选取1079个（1733-654），将对应Y值设为1。尝试以下代码后，每次运行得到的1的数量均不固定，求实现精确数量的方法：

ind <- which(df$X == 0)
ind <- ind[rbinom(length(ind), 1, prob = 1079/3790) > 0]
df$Y[ind] <- 1

你用rbinom是按概率随机抽样，抽出来的样本量会随机波动，没法保证刚好选到1079个。要实现精确抽取指定数量的样本，直接用sample()函数即可：

# 筛选所有X列值为0的行索引
ind_x0 <- which(df$X == 0)
# 从这些索引中精确随机选取1079个（无放回抽样）
selected_ind <- sample(ind_x0, size = 1079, replace = FALSE)
# 将选中行的Y列值设为1
df$Y[selected_ind] <- 1

这段代码每次运行都会精准选中1079个X=0的行，加上原有的654个1，Y列的1总数恰好为1733，完全符合需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Robbert