Come accedere all'ultimo valore in un vettore?

Supponiamo di avere un vettore nidificato in un frame di dati di uno o due livelli. Esiste un modo rapido e sporco per accedere all'ultimo valore, senza utilizzare la length()funzione? Qualcosa di $#speciale alla var di PERL ?

Quindi vorrei qualcosa come:

dat$vec1$vec2[$#]

invece di

dat$vec1$vec2[length(dat$vec1$vec2)]

Uso la tailfunzione:

tail(vector, n=1)

La cosa bella tailè che funziona anche su frame di dati, a differenza del x[length(x)]linguaggio.

Per rispondere a questa domanda non dal punto di vista estetico ma orientato alle prestazioni, ho inserito tutti i suggerimenti sopra riportati attraverso un benchmark . Per essere precisi, ho considerato i suggerimenti

• x[length(x)]
• mylast(x), dove mylastè implementata una funzione C ++ tramite Rcpp,
• tail(x, n=1)
• dplyr::last(x)
• x[end(x)[1]]]
• rev(x)[1]

e li applicava a vettori casuali di varie dimensioni (10 ^ 3, 10 ^ 4, 10 ^ 5, 10 ^ 6 e 10 ^ 7). Prima di esaminare i numeri, penso che dovrebbe essere chiaro che tutto ciò che diventa notevolmente più lento con dimensioni di input maggiori (ovvero, qualsiasi cosa che non sia O (1)) non è un'opzione. Ecco il codice che ho usato:

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]))}

Mi dà

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

Ciò esclude immediatamente tutto ciò che riguarda revo endpoiché chiaramente non lo sono O(1)(e le espressioni risultanti vengono valutate in modo non pigro). taile dplyr::lastnon sono lungi dall'essere O(1)ma sono anche considerevolmente più lenti di mylast(x)e x[length(x)]. Poiché mylast(x)è più lento di x[length(x)]e non offre alcun vantaggio (piuttosto, è personalizzato e non gestisce con grazia un vettore vuoto), penso che la risposta sia chiara: si prega di utilizzarex[length(x)] .

Se stai cercando qualcosa di bello come la notazione x [-1] di Python, penso che tu sia sfortunato. Il linguaggio standard è

x[length(x)]  

ma è abbastanza facile scrivere una funzione per fare questo:

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

Anche questa caratteristica mancante in R mi dà fastidio!

Combinando le idee di Lindelof e Gregg Lind :

last <- function(x) { tail(x, n = 1) }

Lavorando al prompt, di solito ometto n=, ad es tail(x, 1).

A differenza lastdel pastecspacchetto, heade tail(from utils) funziona non solo su vettori ma anche su frame di dati ecc. E può anche restituire dati " senza il primo / ultimo n elemento ", ad es.

but.last <- function(x) { head(x, n = -1) }

(Nota che devi usare headper questo, invece di tail.)

Il pacchetto dplyr include una funzione last():

last(mtcars$mpg)
# [1] 21.4

Ho appena confrontato questi due approcci sul frame di dati con 663.552 righe usando il seguente codice:

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 

e

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 

Quindi, supponendo che tu stia lavorando con i vettori, accedere alla posizione della lunghezza è significativamente più veloce.

Un altro modo è quello di prendere il primo elemento del vettore invertito:

rev(dat$vect1$vec2)[1]

Il pacchetto data.tableinclude la lastfunzione

library(data.table)
last(c(1:10))
# [1] 10

Ho un altro metodo per trovare l'ultimo elemento in un vettore. Di 'che il vettore è a.

> a<-c(1:100,555)
> end(a)      #Gives indices of last and first positions
[1] 101   1
> a[end(a)[1]]   #Gives last element in a vector
[1] 555

Ecco qua!

Di cosa si tratta

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

Il pacchetto xts fornisce una lastfunzione:

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