Предположим, что у меня есть вектор, который вложен в один кадр данных на один или два уровня. Есть ли быстрый и грязный способ доступа к последнему значению без использования функции length()? Что-то ala PERL $# специальный var?
Итак, мне хотелось бы что-то вроде:
dat$vec1$vec2[$#]
вместо
dat$vec1$vec2[length(dat$vec1$vec2)]
Я использую функцию tail():
tail(vector, n=1)
Хорошая вещь с tail() заключается в том, что она работает и с фреймами данных, в отличие от идиомы x[length(x)].
Чтобы ответить на это не с эстетической, а с точки зрения производительности точки зрения, я поставил все вышеперечисленные предложения с помощью benchmark. Если быть точным, я рассмотрел предложения
x[length(x)]mylast(x), где mylast - это функция С++, реализованная через Rcpp,tail(x, n=1)dplyr::last(x)x[end(x)[1]]]rev(x)[1]и применили их к случайным векторам разных размеров (10 ^ 3, 10 ^ 4, 10 ^ 5, 10 ^ 6 и 10 ^ 7). Прежде чем мы посмотрим на цифры, я думаю, должно быть ясно, что все, что становится заметно медленнее при большем размере ввода (т.е. Ничего, что не является O (1)), не является вариантом. Вот код, который я использовал:
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]))}
Это дает мне
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
Это немедленно исключает все, что связано с rev или end, поскольку они явно не являются O(1) (и полученные выражения вычисляются не-ленивым образом). tail и dplyr::last находятся недалеко от O(1), но они также значительно медленнее, чем mylast(x) и x[length(x)]. Поскольку mylast(x) медленнее, чем x[length(x)] и не дает никаких преимуществ (скорее, он настраивается и не обрабатывает пустой вектор изящно), я думаю, что ответ ясен: Используйте x[length(x)].
Если вы ищете что-то прекрасное, как Python x [-1], я думаю, вам не повезло. Стандартная идиома
x[length(x)]
но достаточно легко написать функцию для этого:
last <- function(x) { return( x[length(x)] ) }
Эта пропущенная функция в R раздражает меня тоже!
Сочетание идей линзелофа и Грегга Линда:
last <- function(x) { tail(x, n = 1) }
В командной строке я обычно опускаю "n=", т.е. tail(x, 1).
В отличие от last из пакета pastecs, head и tail (от utils) работают не только на векторах, но также на кадрах данных и т.д., а также могут возвращать данные "без первого/последнего n элементов", например
but.last <- function(x) { head(x, n = -1) }
(Обратите внимание, что для этого вам нужно использовать head вместо tail.)
Я просто сравнил эти два подхода с кадром данных с 663 552 строками, используя следующий код:
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
и
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
Итак, если вы работаете с векторами, доступ к позиции длины значительно быстрее.
Пакет dplyr включает в себя функцию last():
last(mtcars$mpg)
# [1] 21.4
Другой способ - взять первый элемент обратного вектора:
rev(dat$vect1$vec2)[1]
У меня есть другой метод для нахождения последнего элемента в векторе.
Скажем, что вектор 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
Там вы идете!
Что насчет
> a <- c(1:100,555)
> a[NROW(a)]
[1] 555
Пакет data.table включает функцию last
library(data.table)
last(c(1:10))
# [1] 10
Пакет xts предоставляет функцию last:
library(xts)
a <- 1:100
last(a)
[1] 100