如何使用`sample_n`自动将`dplyr`中的数据集均衡到最小类的大小？

在dplyr中，可以使用sample_n函数来实现将数据集均衡到最小类大小的操作。sample_n函数用于从数据集中随机抽取指定数量的观测值。

下面是使用sample_n函数将数据集均衡到最小类大小的步骤：

1. 首先，使用group_by函数按照类别变量对数据集进行分组。假设类别变量为category，数据集为df，则可以使用以下代码进行分组：
2. 首先，使用group_by函数按照类别变量对数据集进行分组。假设类别变量为category，数据集为df，则可以使用以下代码进行分组：
3. 接下来，使用summarize函数计算每个类别的观测数量，并找到最小类的大小。假设观测数量存储在变量count中，最小类的大小存储在变量min_count中，可以使用以下代码进行计算：
4. 接下来，使用summarize函数计算每个类别的观测数量，并找到最小类的大小。假设观测数量存储在变量count中，最小类的大小存储在变量min_count中，可以使用以下代码进行计算：
5. 然后，使用filter函数过滤出每个类别中的前min_count个观测值。可以使用以下代码进行过滤：
6. 然后，使用filter函数过滤出每个类别中的前min_count个观测值。可以使用以下代码进行过滤：
7. 最后，取消分组并得到均衡后的数据集。可以使用以下代码取消分组：
8. 最后，取消分组并得到均衡后的数据集。可以使用以下代码取消分组：

综上所述，以上步骤可以实现使用sample_n自动将dplyr中的数据集均衡到最小类的大小。

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