我刚刚在663,552行的数据帧上使用以下代码对这两种方法进行了基准测试:

system.time(
  resultsByLevel$subject <- sapply(resultsByLevel$variable, function(x) {
    s <- strsplit(x, ".", fixed=TRUE)[[1]]
    s[length(s)]
  })
  )

 user  system elapsed 
  3.722   0.000   3.594 

and

system.time(
  resultsByLevel$subject <- sapply(resultsByLevel$variable, function(x) {
    s <- strsplit(x, ".", fixed=TRUE)[[1]]
    tail(s, n=1)
  })
  )

   user  system elapsed 
 28.174   0.000  27.662 

所以，假设你在处理向量，访问长度位置要快得多。

我刚刚在663,552行的数据帧上使用以下代码对这两种方法进行了基准测试:

system.time(
  resultsByLevel$subject <- sapply(resultsByLevel$variable, function(x) {
    s <- strsplit(x, ".", fixed=TRUE)[[1]]
    s[length(s)]
  })
  )

 user  system elapsed 
  3.722   0.000   3.594 

and

system.time(
  resultsByLevel$subject <- sapply(resultsByLevel$variable, function(x) {
    s <- strsplit(x, ".", fixed=TRUE)[[1]]
    tail(s, n=1)
  })
  )

   user  system elapsed 
 28.174   0.000  27.662 

所以，假设你在处理向量，访问长度位置要快得多。

xts包提供了最后一个函数:

library(xts)
a <- 1:100
last(a)
[1] 100

如果您正在寻找像Python的x[-1]符号一样好的东西，我认为您运气不好。标准的习语是

x[length(x)]  

但是写一个函数来实现这个很简单:

last <- function(x) { return( x[length(x)] ) }

R中这个缺失的特性也让我很恼火!

有什么关于

> a <- c(1:100,555)
> a[NROW(a)]
[1] 555

dplyr包包含一个函数last():

last(mtcars$mpg)
# [1] 21.4