基于多个向量生成仿真 DataFrame 数据（使用 R 语言）

基于多个向量生成仿真 DataFrame 数据（使用 R 语言）

在数据分析和机器学习中，我们经常需要生成仿真数据来测试算法、进行模型训练或进行数据可视化。本文将介绍如何使用 R 语言基于多个向量生成仿真 DataFrame 数据。

在开始之前，我们需要确保已经安装了 R 语言和相关的依赖包。我们将使用以下库来生成和操作数据：

# 安装所需的包
install.packages("dplyr")
install.packages("tidyr")

# 加载所需的包
library(dplyr)
library(tidyr)

假设我们有三个向量：age、gender 和 income，分别表示个体的年龄、性别和收入。我们将使用这些向量生成一个包含 1000 行数据的仿真 DataFrame。

首先，让我们创建这些向量：

# 设置随机数种子，以确保结果可重复
set.seed(123)

# 生成 age 向量（范围在 18 到 65 之间）
age <- sample(18:65, 1000, replace = TRUE)

# 生成 gender 向量（取值为 "Male" 或 "Female"）
gender <- sample(c("Male", "Female"), 1000, replace = TRUE)

# 生成 income 向量（范围在 20000 到 100000 之间）
income <- sample(