¿Cómo acceder al último valor en un vector?

Supongamos que tengo un vector nested en un dataframe de 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 de PERL?

Entonces me gustaría algo como:

 dat$vec1$vec2[$#] 

en lugar de

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

Uso la función tail() :

 tail(vector, n=1) 

Lo bueno de tail() es que también funciona en dataframes, a diferencia de la expresión x[length(x)] .

Si está buscando algo tan bonito como la notación x [-1] de Python, creo que no tiene suerte. La expresión estándar es

 x[length(x)] 

pero es bastante fácil escribir una función para hacer esto:

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

¡Esta característica que falta en R también me molesta!

Para responder a esto, no desde un punto de vista estético sino de 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 de C ++ implementada a través de Rcpp,
  • 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 debería 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 utilicé:

 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 de inmediato cualquier cosa que implique rev o end ya que claramente no son O(1) (y las expresiones resultantes se evalúan de una manera no perezosa). tail y dplyr::last no están lejos de ser O(1) pero también son considerablemente más lentos que mylast(x) x[length(x)] . Dado que mylast(x) es más lento que x[length(x)] y no proporciona beneficios (más bien, es personalizado y no maneja un vector vacío con gracia), creo que la respuesta es clara: utilice x[length(x)] .

Combinando las ideas de Lindelof y Gregg Lind:

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

Trabajando en el prompt, generalmente omito el " n= ", es decir tail(x, 1) .

A diferencia del last paquete de pastecs , head y tail (de utils ) funcionan no solo en vectores sino también en marcos de datos, etc., y también pueden devolver datos "sin n / n primero / último", por ejemplo

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

(Tenga en cuenta que debe usar head para esto, en lugar de tail ).

Acabo de comparar estos dos enfoques en el dataframe 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 

Entonces, suponiendo que estés trabajando con vectores, acceder a la posición de longitud es significativamente más rápido.

Otra forma es tomar el primer elemento del vector invertido:

 rev(dat$vect1$vec2)[1] 

El paquete dplyr incluye una función last() :

 last(mtcars$mpg) # [1] 21.4 

Tengo otro método para encontrar el último elemento en un vector. Digamos 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 

¡Aquí tienes!

Package data.table incluye la last función

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

¿Qué hay de

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

El paquete xts proporciona una last función:

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