假设我有一个向量嵌套在一个或两个级别的数据框中。是否有一种快速而肮脏的方式来访问最后一个值，而不使用该length()函数？有什么 ala PERL 的$#特殊变量？
所以我想要类似的东西：
dat$vec1$vec2[$#]
代替
dat$vec1$vec2[length(dat$vec1$vec2)]
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449
I use the tail function:
tail(vector, n=1)
The nice thing with tail is that it works on dataframes too, unlike the x[length(x)] idiom.
于 2008-09-17T13:32:45.113 回答
259
为了回答这个问题，不是从美学角度而是从性能导向的角度来看，我将上述所有建议都放在了一个基准测试中。确切地说，我已经考虑了这些建议
x[length(x)]mylast(x), 其中mylast是通过 Rcpp 实现的 C++ 函数,tail(x, n=1)dplyr::last(x)x[end(x)[1]]]rev(x)[1]
并将它们应用于各种大小（10^3、10^4、10^5、10^6 和 10^7）的随机向量。在我们查看这些数字之前，我认为应该清楚的是，任何随着输入大小变得明显变慢的东西（即任何不是 O(1) 的东西）都不是一种选择。这是我使用的代码：
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]))}
它给了我
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
这立即排除了任何涉及rev或end因为它们显然不是O(1)（并且结果表达式以非惰性方式评估）。tailanddplyr::last距离不远，O(1)但它们也比mylast(x)and慢得多x[length(x)]。由于mylast(x)比它慢x[length(x)]并且没有任何好处（相反，它是自定义的并且不能优雅地处理空向量），我认为答案很明确：请使用x[length(x)].
于 2016-05-15T12:39:46.470 回答
133
If you're looking for something as nice as Python's x[-1] notation, I think you're out of luck. The standard idiom is
x[length(x)]
but it's easy enough to write a function to do this:
last <- function(x) { return( x[length(x)] ) }
This missing feature in R annoys me too!
于 2008-09-17T13:27:17.140 回答
52
结合lindelof和Gregg Lind 的想法：
last <- function(x) { tail(x, n = 1) }
在提示符下工作，我通常省略n=, ie tail(x, 1)。
与lastfrompastecs包不同，head并且tail(from utils) 不仅适用于向量，还适用于数据帧等，并且还可以“没有第一个/最后 n 个元素”返回数据，例如
but.last <- function(x) { head(x, n = -1) }
（请注意，您必须为此使用head，而不是tail。）
于 2008-09-30T16:28:14.767 回答
21
dplyr包包含一个功能last()：
last(mtcars$mpg)
# [1] 21.4
于 2016-06-07T18:51:23.730 回答
19
我刚刚使用以下代码在具有 663,552 行的数据帧上对这两种方法进行了基准测试：
system.time(
resultsByLevel$subject <- sapply(resultsByLevel$variable, function(x) {
s <- strsplit(x, ".", fixed=TRUE)[[1]]
s[length(s)]
})
)
user system elapsed
3.722 0.000 3.594
和
system.time(
resultsByLevel$subject <- sapply(resultsByLevel$variable, function(x) {
s <- strsplit(x, ".", fixed=TRUE)[[1]]
tail(s, n=1)
})
)
user system elapsed
28.174 0.000 27.662
因此，假设您正在使用向量，访问长度位置的速度要快得多。
于 2014-05-13T18:20:29.347 回答
12
另一种方法是取反向向量的第一个元素：
rev(dat$vect1$vec2)[1]
于 2014-02-11T15:36:09.940 回答
11
我有另一种查找向量中最后一个元素的方法。说向量是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
给你！
于 2015-01-16T20:35:49.843 回答
11
包data.table内含last功能
library(data.table)
last(c(1:10))
# [1] 10
于 2016-06-07T18:42:49.653 回答
8
关于什么
> a <- c(1:100,555)
> a[NROW(a)]
[1] 555
于 2015-09-10T19:42:18.630 回答
3
xts 包提供了一个last功能：
library(xts)
a <- 1:100
last(a)
[1] 100
于 2017-05-03T12:51:58.810 回答