更改随机选择的 data.table 子集的值

基本上是对此的扩展question https://stackoverflow.com/questions/24685421/how-do-you-extract-a-few-random-rows-from-a-data-table-on-the-fly，因为我注意到，如果您第二次进行子集化，则无法更改列的值。

random.length  <-  sample(x = 15:30, size = 1)
dt <- data.table(city=sample(c("Cape Town", "New York", "Pittsburgh", "Tel Aviv", "Amsterdam"), size=random.length, replace = TRUE), score = sample(x=1:10, size = random.length, replace=TRUE)) 
set.seed(1)
dt[sample(.N,3), score :=9999]
set.seed(1)
dt[sample(.N,3),]

这按预期工作，并将三个随机选择的城市的分数更改为 9999。尽管如果您在第一步中进行子集化，然后进行采样并尝试分配新的分值，则这是不可能的。

set.seed(1)
dt[city == "New York",][sample(.N,1), score := 55555]
set.seed(1)
dt[city == "New York",][sample(.N,1)]

我想要实现的是，我可以更改某个列的值，该列是某个子集的一部分，并从该子集中随机选择。

您还可以对索引进行采样（可以使用以下方法计算which函数）除了上面的所有建议之外：

dt[sample(which(city == "New York"), 1), score:=555L]
dt
#           city score
#  1:   Tel Aviv     8
#  2:  Amsterdam     3
#  3:  Cape Town    10
#  4:   New York     1
#  5:  Cape Town    10
#  6: Pittsburgh     2
#  7: Pittsburgh     8
#  8:  Amsterdam    10
#  9:  Amsterdam     8
# 10:  Amsterdam     4
# 11:   Tel Aviv     7
# 12:  Amsterdam     2
# 13: Pittsburgh     1
# 14:  Amsterdam     3
# 15: Pittsburgh     2
# 16:   New York     7
# 17:   Tel Aviv    10
# 18:   New York    10
# 19:  Cape Town     1
# 20:  Amsterdam     7
# 21:  Amsterdam     3
# 22:   New York   555
# 23:  Cape Town     6
# 24:   New York     1
# 25:   Tel Aviv    10
#           city score