使用R语言中的dplyr包和tidyr包，步骤如下：

1. 利用 group_by() 函数按照分组变量进行分组；
2. 使用 nest() 函数将各组数据打包到列表中；
3. 使用 mutate() 函数为每个子数据集添加一个随机序列；
4. 使用 unnest() 函数将列表展开；
5. 按自己所需的比例对子集进行抽样，例如抽样比例为0.3；

示例代码：

library(dplyr)
library(tidyr)

df <- data.frame(
  group = c("A", "A", "B", "B", "B", "C", "C", "C", "C"),
  val1 = runif(9),
  val2 = runif(9)
)

# 按照group字段进行分组
df_group <- df %>% 
  group_by(group) %>% 
  nest()

# 为每个子数据集添加随机序列，并展开
df_random <- df_group %>% 
  mutate(data = map(data, function(df) {
    df %>% 
      mutate(rand = sample(1:n(), n())) %>% 
      arrange(rand) %>% 
      select(-rand)
  })) %>% 
  unnest(data)

# 按0.3的比例对子集进行抽样
sampled <- df_random %>% 
  group_by(group) %>% 
  sample_frac(0.3)