假设我有一个向量，它嵌套在一个有一级或二级的数据框架中。是否有一种快速而肮脏的方法来访问最后一个值，而不使用length()函数?一些ala PERL的$#特殊的var?
所以我想要这样的东西:
dat$vec1$vec2[$#]
而不是:
dat$vec1$vec2[length(dat$vec1$vec2)]
当前回答
为了回答这个问题，不是从美学角度，而是从面向性能的角度，我将上述所有建议都放在基准测试中。准确地说，我已经考虑了这些建议
x(长度(x)) mylast(x)，其中mylast是通过Rcpp实现的c++函数， 尾(x, n = 1) 去年(x) dplyr:: x (x)[1][结束]] 牧师(x) [1]
并将它们应用于各种大小的随机向量(10^3,10^4,10^5,10^6和10^7)。在我们看数字之前，我认为应该清楚，任何随着输入大小的增大而明显变慢的东西(即，任何不是O(1)的东西)都不是一个选项。下面是我使用的代码:
Rcpp::cppFunction('double mylast(NumericVector x) { int n = x.size(); return x[n-1]; }')
options(width=100)
for (n in c(1e3,1e4,1e5,1e6,1e7)) {
x <- runif(n);
print(microbenchmark::microbenchmark(x[length(x)],
mylast(x),
tail(x, n=1),
dplyr::last(x),
x[end(x)[1]],
rev(x)[1]))}
它给了我
Unit: nanoseconds
expr min lq mean median uq max neval
x[length(x)] 171 291.5 388.91 337.5 390.0 3233 100
mylast(x) 1291 1832.0 2329.11 2063.0 2276.0 19053 100
tail(x, n = 1) 7718 9589.5 11236.27 10683.0 12149.0 32711 100
dplyr::last(x) 16341 19049.5 22080.23 21673.0 23485.5 70047 100
x[end(x)[1]] 7688 10434.0 13288.05 11889.5 13166.5 78536 100
rev(x)[1] 7829 8951.5 10995.59 9883.0 10890.0 45763 100
Unit: nanoseconds
expr min lq mean median uq max neval
x[length(x)] 204 323.0 475.76 386.5 459.5 6029 100
mylast(x) 1469 2102.5 2708.50 2462.0 2995.0 9723 100
tail(x, n = 1) 7671 9504.5 12470.82 10986.5 12748.0 62320 100
dplyr::last(x) 15703 19933.5 26352.66 22469.5 25356.5 126314 100
x[end(x)[1]] 13766 18800.5 27137.17 21677.5 26207.5 95982 100
rev(x)[1] 52785 58624.0 78640.93 60213.0 72778.0 851113 100
Unit: nanoseconds
expr min lq mean median uq max neval
x[length(x)] 214 346.0 583.40 529.5 720.0 1512 100
mylast(x) 1393 2126.0 4872.60 4905.5 7338.0 9806 100
tail(x, n = 1) 8343 10384.0 19558.05 18121.0 25417.0 69608 100
dplyr::last(x) 16065 22960.0 36671.13 37212.0 48071.5 75946 100
x[end(x)[1]] 360176 404965.5 432528.84 424798.0 450996.0 710501 100
rev(x)[1] 1060547 1140149.0 1189297.38 1180997.5 1225849.0 1383479 100
Unit: nanoseconds
expr min lq mean median uq max neval
x[length(x)] 327 584.0 1150.75 996.5 1652.5 3974 100
mylast(x) 2060 3128.5 7541.51 8899.0 9958.0 16175 100
tail(x, n = 1) 10484 16936.0 30250.11 34030.0 39355.0 52689 100
dplyr::last(x) 19133 47444.5 55280.09 61205.5 66312.5 105851 100
x[end(x)[1]] 1110956 2298408.0 3670360.45 2334753.0 4475915.0 19235341 100
rev(x)[1] 6536063 7969103.0 11004418.46 9973664.5 12340089.5 28447454 100
Unit: nanoseconds
expr min lq mean median uq max neval
x[length(x)] 327 722.0 1644.16 1133.5 2055.5 13724 100
mylast(x) 1962 3727.5 9578.21 9951.5 12887.5 41773 100
tail(x, n = 1) 9829 21038.0 36623.67 43710.0 48883.0 66289 100
dplyr::last(x) 21832 35269.0 60523.40 63726.0 75539.5 200064 100
x[end(x)[1]] 21008128 23004594.5 37356132.43 30006737.0 47839917.0 105430564 100
rev(x)[1] 74317382 92985054.0 108618154.55 102328667.5 112443834.0 187925942 100
这立即排除了涉及rev或end的任何内容，因为它们显然不是O(1)(并且结果表达式以非惰性方式求值)。tail和dplyr::last离O(1)不远，但它们也比mylast(x)和x[length(x)]慢得多。由于mylast(x)比x[length(x)]慢，并且没有提供任何好处(更确切地说，它是自定义的，不能优雅地处理空向量)，我认为答案很明确:请使用x[length(x)]。
其他回答
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
我使用tail函数:
tail(vector, n=1)
tail的好处是它也适用于数据框架，不像x[length(x)]习惯用法。
为了回答这个问题，不是从美学角度，而是从面向性能的角度，我将上述所有建议都放在基准测试中。准确地说，我已经考虑了这些建议
x(长度(x)) mylast(x)，其中mylast是通过Rcpp实现的c++函数， 尾(x, n = 1) 去年(x) dplyr:: x (x)[1][结束]] 牧师(x) [1]
并将它们应用于各种大小的随机向量(10^3,10^4,10^5,10^6和10^7)。在我们看数字之前，我认为应该清楚，任何随着输入大小的增大而明显变慢的东西(即，任何不是O(1)的东西)都不是一个选项。下面是我使用的代码:
Rcpp::cppFunction('double mylast(NumericVector x) { int n = x.size(); return x[n-1]; }')
options(width=100)
for (n in c(1e3,1e4,1e5,1e6,1e7)) {
x <- runif(n);
print(microbenchmark::microbenchmark(x[length(x)],
mylast(x),
tail(x, n=1),
dplyr::last(x),
x[end(x)[1]],
rev(x)[1]))}
它给了我
Unit: nanoseconds
expr min lq mean median uq max neval
x[length(x)] 171 291.5 388.91 337.5 390.0 3233 100
mylast(x) 1291 1832.0 2329.11 2063.0 2276.0 19053 100
tail(x, n = 1) 7718 9589.5 11236.27 10683.0 12149.0 32711 100
dplyr::last(x) 16341 19049.5 22080.23 21673.0 23485.5 70047 100
x[end(x)[1]] 7688 10434.0 13288.05 11889.5 13166.5 78536 100
rev(x)[1] 7829 8951.5 10995.59 9883.0 10890.0 45763 100
Unit: nanoseconds
expr min lq mean median uq max neval
x[length(x)] 204 323.0 475.76 386.5 459.5 6029 100
mylast(x) 1469 2102.5 2708.50 2462.0 2995.0 9723 100
tail(x, n = 1) 7671 9504.5 12470.82 10986.5 12748.0 62320 100
dplyr::last(x) 15703 19933.5 26352.66 22469.5 25356.5 126314 100
x[end(x)[1]] 13766 18800.5 27137.17 21677.5 26207.5 95982 100
rev(x)[1] 52785 58624.0 78640.93 60213.0 72778.0 851113 100
Unit: nanoseconds
expr min lq mean median uq max neval
x[length(x)] 214 346.0 583.40 529.5 720.0 1512 100
mylast(x) 1393 2126.0 4872.60 4905.5 7338.0 9806 100
tail(x, n = 1) 8343 10384.0 19558.05 18121.0 25417.0 69608 100
dplyr::last(x) 16065 22960.0 36671.13 37212.0 48071.5 75946 100
x[end(x)[1]] 360176 404965.5 432528.84 424798.0 450996.0 710501 100
rev(x)[1] 1060547 1140149.0 1189297.38 1180997.5 1225849.0 1383479 100
Unit: nanoseconds
expr min lq mean median uq max neval
x[length(x)] 327 584.0 1150.75 996.5 1652.5 3974 100
mylast(x) 2060 3128.5 7541.51 8899.0 9958.0 16175 100
tail(x, n = 1) 10484 16936.0 30250.11 34030.0 39355.0 52689 100
dplyr::last(x) 19133 47444.5 55280.09 61205.5 66312.5 105851 100
x[end(x)[1]] 1110956 2298408.0 3670360.45 2334753.0 4475915.0 19235341 100
rev(x)[1] 6536063 7969103.0 11004418.46 9973664.5 12340089.5 28447454 100
Unit: nanoseconds
expr min lq mean median uq max neval
x[length(x)] 327 722.0 1644.16 1133.5 2055.5 13724 100
mylast(x) 1962 3727.5 9578.21 9951.5 12887.5 41773 100
tail(x, n = 1) 9829 21038.0 36623.67 43710.0 48883.0 66289 100
dplyr::last(x) 21832 35269.0 60523.40 63726.0 75539.5 200064 100
x[end(x)[1]] 21008128 23004594.5 37356132.43 30006737.0 47839917.0 105430564 100
rev(x)[1] 74317382 92985054.0 108618154.55 102328667.5 112443834.0 187925942 100
这立即排除了涉及rev或end的任何内容，因为它们显然不是O(1)(并且结果表达式以非惰性方式求值)。tail和dplyr::last离O(1)不远，但它们也比mylast(x)和x[length(x)]慢得多。由于mylast(x)比x[length(x)]慢，并且没有提供任何好处(更确切地说，它是自定义的，不能优雅地处理空向量)，我认为答案很明确:请使用x[length(x)]。
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!
推荐文章
- 为什么使用purrr::map而不是lapply?
- 如何在data.table中按名称删除列?
- 连接两个向量的最佳方法是什么?
- 如何检索Pandas数据帧中的列数?
- 当启用c++ 11时，std::vector性能回归
- 将data.frame从宽格式调整为长格式
- 如何在熊猫数据帧前或下一个值替换nan ?
- 计算移动平均线
- 如何将数据分成3组(训练、验证和测试)?
- std::vector比普通数组慢很多吗?
- 如何创建两个熊猫DataFrame列的字典
- 在R中同一行打印字符串和变量内容
- 使用pandoc从Markdown转换为PDF时设置空白大小
- 使用pandas对同一列进行多个聚合
- ggplot2折线图给出“geom_path:每组只包含一个观测值。你需要调整群体审美吗?”
