¿Cómo acceder al último valor de un vector?
Supongamos que tengo un vector anidado en un marco de datos con uno o dos niveles. ¿Existe una forma rápida y sucia de acceder al último valor, sin utilizar la length()función? $#¿Algo parecido a la var especial de PERL ?
Entonces me gustaría algo como:
dat$vec1$vec2[$#]
en lugar de:
dat$vec1$vec2[length(dat$vec1$vec2)]
Yo uso la tailfunción:
tail(vector, n=1)
Lo bueno tailes que también funciona en marcos de datos, a diferencia del x[length(x)]modismo.
Para responder a esto no desde un punto de vista estético sino orientado al rendimiento, he sometido todas las sugerencias anteriores a un punto de referencia . Para ser precisos, he considerado las sugerencias
x[length(x)]mylast(x), ¿dóndemylastse implementa una función de C++ 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 mirar 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 inmediatamente cualquier cosa que involucre revo endya que claramente no lo son O(1)(y las expresiones resultantes se evalúan de manera no diferida). taily dplyr::lastno están lejos de serlo O(1), pero también son considerablemente más lentos que mylast(x)y x[length(x)]. Dado que mylast(x)es más lento que x[length(x)]y no proporciona ningún beneficio (más bien, es personalizado y no maneja correctamente un vector vacío), creo que la respuesta es clara: utilicex[length(x)] .
Si está buscando algo tan bueno como la notación x[-1] de Python, creo que no tiene suerte. El modismo 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!
