R语言生成填充随机整数的变量：为mtcars添加1-3区间随机整数的实现方法

核心逻辑非常简单：生成与数据集行数完全等长的随机整数向量，再绑定为数据框的新列即可，全程不需要额外安装第三方依赖也能完成。

• 基础R原生实现（无包依赖，通用场景首选）
  关键注意点：取值范围只有3个整数，但mtcars有32行，抽样时必须开启有放回模式，否则会直接触发参数报错。
  可直接运行的代码：

  # 可选设置随机种子，让生成的结果可复现
  set.seed(123)
  # 生成随机整数并赋值为新列
  mtcars$rand_int <- sample(x = 1:3, size = nrow(mtcars), replace = TRUE)
  

  运行完用head(mtcars)就能看到新增的rand_int列已经全部填充了1、2、3范围内的整数值。
• tidyverse工作流适配实现
  如果日常用dplyr做数据清洗，可以结合管道写更连贯的代码，不需要手动计算数据集行数：

  library(dplyr)
  set.seed(123)
  mtcars <- mtcars %>% 
    mutate(rand_int = sample(1:3, size = n(), replace = TRUE))
  

  这里的n()会自动识别当前数据集的总行数，和手动写nrow(mtcars)效果完全一致。

实用小技巧：如果需要自定义三个随机值的出现概率，可以给sample()补充prob参数，比如写sample(1:3, size = nrow(mtcars), replace = TRUE, prob = c(0.5, 0.3, 0.2))，就代表1、2、3的出现概率分别为50%、30%、20%，可以根据需求自由调整。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Englishman Bob