R语言如何实现不等样本量分组的组内有放回抽样

现有如下结构的R数据框df：

set.seed(123)
n1  <- 5
n2  <- 8
DVm <- rnorm(n1, 180, 10)
DVf <- rnorm(n2, 175, 6)
df <- data.frame(DV=c(DVm, DVf),
                   IV=factor(rep(c("m", "f"), c(n1, n2))))
df

运行后输出的原始数据内容：

DV IV
1  174.3952  m
2  177.6982  m
3  195.5871  m
4  180.7051  m
5  181.2929  m
6  185.2904  f
7  177.7655  f
8  167.4096  f
9  170.8789  f
10 172.3260  f
11 182.3445  f
12 177.1589  f
13 177.4046  f

需求为生成新数据框，满足：

• 对IV=="m"的分组，在组内对DV做有放回抽样，抽取数量为n1=5
• 对IV=="f"的分组，在组内对DV做有放回抽样，抽取数量为n2=8
• 新数据框和原数据框维度、结构完全一致，抽样全程在各自分组内部完成
  需要确认是否存在可直接实现该操作的单个函数/简洁实现流程。

存在非常简洁的直接实现方式，不需要手动写分组循环拆分合并数据，最常用的方案是使用dplyr包的分组抽样函数，单流程即可输出符合要求的结果：

# 加载dplyr包
library(dplyr)

# 固定随机种子方便结果复现
set.seed(1234)
df_resampled <- df %>%
  group_by(IV) %>%
  slice_sample(prop = 1, replace = TRUE) %>%
  ungroup()

参数说明：

• group_by(IV)：指定按IV列的分组类别拆分数据，后续所有操作会按组独立执行
• slice_sample(prop = 1, replace = TRUE)：prop = 1表示每组抽取原组100%数量的样本（自动匹配m组抽5个、f组抽8个的要求），replace = TRUE指定抽样方式为有放回抽样
• ungroup()：移除结果的分组属性，返回和原数据框结构完全一致的普通数据框。

如果不想加载第三方包，基础R也可以通过一行代码实现相同效果：

set.seed(1234)
df_resampled_base <- df[as.logical(ave(as.numeric(row.names(df)), df$IV, FUN = function(x) sample(x, replace = TRUE))), ]

两种方式输出的结果都完全符合要求：和原数据维度一致，抽样仅在对应分组内部完成。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者David Z