R语言如何在tibble中创建不依赖前置列的独立新列表列

需要对经纬度、Case值交叉后得到的嵌套tibble，为每一组经纬度对独立生成3个0-50区间内无放回的随机整数，要求：

• 每组经纬度对应的3个随机数本身无放回
• 不同经纬度对的随机数结果相互独立，不能所有行复用同一份抽样结果
• 不能将抽样逻辑写入crossing()阶段，避免和Case值做不必要的交叉展开

最初写法的核心问题是：直接在mutate()中调用sample()时，R只会全局执行1次抽样，再将得到的长度为3的向量通过循环规则填充到所有行，最终导致所有经纬度对的随机数完全一致。

方案1：使用rowwise逐行计算 #

通过rowwise()将数据框转换为按行分组的结构，后续mutate()中的表达式会逐行独立执行，每次调用sample()都会生成新的独立抽样结果：

library(tidyverse)
LAT = c(0, 10, 20, 30, 40)
LON = c(-180, -120, -60, 0, 60, 120)
Case = c("All", "These", "Are", "Arbitrary")

df <- crossing(LAT, LON, Case) %>%
  nest(TotalCases = Case) %>%
  rowwise() %>%
  # 逐行执行抽样，用list包裹存入列表列
  mutate(ViewingAngles = list(sample(0:50, 3, replace = FALSE))) %>%
  ungroup() # 操作完成后取消行分组，避免影响后续数据处理

方案2：使用map函数迭代抽样 #

map系列函数完全可用，不需要找特殊的传入参数，直接以行序号作为迭代源即可：

df <- crossing(LAT, LON, Case) %>%
  nest(TotalCases = Case) %>%
  # seq_len(n())生成1到总行数的序列，每迭代一次触发一次独立抽样
  mutate(ViewingAngles = map(seq_len(n()), ~ sample(0:50, 3, replace = FALSE)))

不要直接使用mutate(ViewingAngles = list(sample(0:50,3,replace=F)))写法，这种写法下sample()仅会全局执行1次，最终所有行都会复用同一份抽样结果，这是R的向量自动循环规则导致的，并非sample()函数本身的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jared Brewer