如何使用sample_frac在循环中每次生成相同的随机样本？

要实现每次循环调用采样函数得到完全相同的随机样本，核心逻辑是固定每次采样时的随机种子：R的随机数生成结果由当前随机种子决定，只要每次采样前将种子设置为同一个固定值，就能得到完全一致的随机输出。

修改后代码 #

library(dplyr)

tbl = tibble(val = 1:50)

for (i in 1:3)
{
   # 每次采样前设置相同的固定随机种子，参数可自定义为任意整数，固定即可
   set.seed(123)
   tbl_sample = tbl %>% sample_frac(0.1)
   print(tbl_sample)
}

补充说明 #

• set.seed()的入参可以替换为任意整数，只要保证每次循环调用时参数值固定，就能实现三次采样结果完全一致。
• 如果你使用的是dplyr 1.0.0及以上版本，sample_frac()已被软弃用，更推荐使用slice_sample()函数实现相同的按比例采样功能，写法为：tbl %>% slice_sample(prop = 0.1)。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SiH