¿Cómo acceder al último valor en un vector?

Question

Supongamos que tengo un vector anidado en un marco de datos uno o dos niveles. ¿Hay una forma rápida y sucia de acceder al último valor, sin usar la función length()? Algo a la var especial $# de PERL?

Así que me gustaría algo así como:

dat$vec1$vec2[$#] 

en lugar de

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

Answer 1

Si usted está buscando algo tan bonito como x de Python [-1] notación, creo que eres sin suerte. El lenguaje estándar es

x[length(x)] 

pero es bastante fácil de escribir una función para hacer esto:

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

Esta característica que falta en I me molesta también!

Answer 2

utilizo la función tail():

tail(vector, n=1) 

Lo bueno con tail() es que funciona en tramas de datos también, a diferencia de la x[length(x)] idioma.

Answer 3

La combinación de Lindelof y las ideas de Gregg Lind:

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

de trabajo en el indicador, por lo general omiten el "n=", es decir tail(x, 1).

diferencia de last del paquete pastecs, head y tail (de utils) trabajar no sólo en los vectores, sino también en tramas de datos etc., y también puede devolver datos "sin primero/último n elementos", por ejemplo,

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

(Tenga en cuenta que usted tiene que utilizar head para esto, en lugar de tail.)

Answer 4

Otra forma es tomar el primer elemento del vector invertido:

rev(dat$vect1$vec2)[1] 

Answer 5

acabo Benchmarked estos dos enfoques en el marco de datos con 663.552 filas utilizando el siguiente código:

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 

y

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 

Así, suponiendo que se trabaja con vectores, el acceso a la posición de longitud es significativamente más rápido.

Answer 6

Tengo otro método para encontrar el último elemento en un vector. Supongamos que el vector es 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 

¡Ahi lo tienes!

Answer 7

Cuál es sobre

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

Answer 8

Para responder a esta no desde un punto de vista estético, pero orientado al rendimiento, he puesto todas las sugerencias anteriores a través de un punto de referencia. Para ser precisos, he considerado las sugerencias

• x[length(x)]
• mylast(x), donde mylast es una función implementada a través RCPP C++,
• tail(x, n=1)
• dplyr::last(x)
• x[end(x)[1]]]
• rev(x)[1]

y los aplicó a vectores aleatorios de varios tamaños (10^3, 10^4, 10^5, 10^6 y 10^7). Antes de ver los números, creo que debe quedar claro que cualquier cosa que se vuelva notablemente más lenta con un tamaño de entrada mayor (es decir, cualquier cosa que no sea O (1)) no es una opción. Aquí está el código que he utilizado:

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]))} 

Me da

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 

Esto descarta inmediatamente cualquier cosa que implica rev o end ya que son claramente no O(1) (y las expresiones resultantes se evalúan en un no -la moda relajada). tail y dplyr::last no están lejos de ser O(1), pero también son considerablemente más lentos que mylast(x) y x[length(x)]. Como mylast(x) es más lento que x[length(x)] y no proporciona ningún beneficio (más bien, es personalizado y no maneja un vector vacío con gracia), creo que la respuesta es clara: Utilice x[length(x)].

Answer 9

paquete data.table incluye last función

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

Answer 10

El paquete dplyr incluye una función last():

last(mtcars$mpg) 
# [1] 21.4 

Answer 11

El paquete XTS proporciona una función last:

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