Если вы ищете что-то столь же хорошее, как нотация 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 недостающая особенность в R раздражает меня тоже!

Я использую tailфункцию:

tail(vector, n=1)

Приятно то, tailчто в отличие от x[length(x)]идиомы , он работает и на датафреймах .

Объединяя идеи Линделофа и Грегга Линда :

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

Работа в командной строке, я обычно опускать n=, то есть tail(x, 1).

В отличие lastот pastecsпакета, headи tail(из utils) работают не только над векторами, но также над фреймами данных и т. Д., А также могут возвращать данные « без первых / последних n элементов », например

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

(Обратите внимание, что вы должны использовать headдля этого, а не tail.)

Другой способ - взять первый элемент обратного вектора:

rev(dat$vect1$vec2)[1]

Я только что сравнил эти два подхода для фрейма 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 

а также

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 будет значительно быстрее.

У меня есть другой метод для нахождения последнего элемента в векторе. Скажи, что вектор есть 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

Вот и вы!

Как насчет

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

Чтобы ответить на этот вопрос не с эстетической, а с точки зрения производительности, я поставил все вышеперечисленные предложения через эталон . Чтобы быть точным, я рассмотрел предложения

• x[length(x)]
• mylast(x)где mylastфункция C ++ реализована через Rcpp,
• tail(x, n=1)
• dplyr::last(x)
• x[end(x)[1]]]
• rev(x)[1]

и применил их к случайным векторам различных размеров (10 ^ 3, 10 ^ 4, 10 ^ 5, 10 ^ 6 и 10 ^ 7). Прежде чем мы посмотрим на цифры, я думаю, что должно быть ясно, что все, что становится заметно медленнее с большим размером ввода (то есть, все, 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 этим, revили, endпоскольку они явно не являются O(1)(и получающиеся выражения оцениваются не ленивым способом). tailи dplyr::lastне далеко от того, чтобы быть, O(1)но они также значительно медленнее, чем mylast(x)и x[length(x)]. Так mylast(x)как он медленнее x[length(x)]и не дает никаких преимуществ (скорее, он нестандартный и не обрабатывает пустой вектор изящно), я думаю, что ответ ясен: пожалуйста, используйтеx[length(x)] .

Пакет data.tableвключает в себя lastфункцию

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

Пакет dplyr включает в себя функцию last():

last(mtcars$mpg)
# [1] 21.4

Пакет xts предоставляет lastфункцию:

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