在R语言中，可以使用以下方法来随机选择数据：
sample（）函数
基本用法：从指定的整数序列中随机抽取一个或多个整数。
示例：
```R
sample（1:10, 1） 从1到10的整数序列中随机抽取一个整数
sample（10, 1） 从1到10的整数序列中随机抽取一个整数
```
sample.int（）函数
基本用法：与`sample（）`函数类似，可以从指定的整数序列中随机抽取一个或多个整数。
示例：
```R
sample.int（10, 1） 从1到10的整数序列中随机抽取一个整数
```
runif（）函数
基本用法：生成指定范围内的随机数。
示例：
```R
runif（1, min = 1, max = 10） 生成1到10之间的一个随机数
```
sample（）函数的参数
x：要抽取的数据集。
size：要抽取的样本大小。
replace：一个逻辑值，表示是否允许重复抽取（默认为FALSE，即不允许重复抽取）。
prob：一个向量，表示每个元素被抽取的概率（默认为NULL，即等概率抽取）。
示例：
```R
x <- c（1, 2, 3, 4, 5）
sample（x, size = 3） 从向量中随机抽取3个元素，结果可能为：3 2 1
df <- data.frame（x = c（1, 2, 3, 4, 5）, y = c（"a", "b", "c", "d", "e"））
sample_n（df, size = 3） 从数据框中随机抽取3行，结果可能为：x y1 3 a5 5 e2 2 b
sample_n（df, size = 3, replace = TRUE） 从数据框中随机抽取3行，允许重复抽取，结果可能为：x y1 3 a5 5 e2 2 b
```
set.seed（）函数
基本用法：设置随机数种子，以便每次生成相同的随机数序列。
示例：
```R
set.seed（123） 设置随机数种子为123
random_numbers <- rnorm（5） 生成5个服从标准正态分布的随机数
set.seed（123） 再次设置随机数种子为123
random_numbers <- rnorm（5） 再次生成5个服从标准正态分布的随机数
```
dplyr包中的sample_n（）函数
基本用法：从数据框中随机抽取指定数量的行。
示例：
```R
library（dplyr）
df <- data.frame（ID = c（1, 1, 1, 3, 3, 3, 7, 7, 7）, value = c（10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90））
df %>% group_by（ID） %>% mutate（set1 = sample（c（1, 2, 3）, size = 1））
```
根据你的具体需求，可以选择合适的函数和方法来实现随机选择。例如，如果你需要从一个向量中随机抽取元素，可以使用`sample（）`或`sample.int（）`函数。如果你需要从数据框中随机抽取行，可以使用`sample_n（）`函数。通过设置随机数种子，你可以确保每次运行代码时生成的随机数序列是相同的，这在需要重现结果时非常有用。