인수를 위해 Python에서 길이가 10 인 벡터의 마지막 5 개 요소를 원하면 범위 인덱스에서 "-"연산자를 사용하여 다음과 같이 할 수 있습니다.
>>> x = range(10)
>>> x
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> x[-5:]
[5, 6, 7, 8, 9]
>>>
R에서이를 수행하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? length () 함수를 사용하는 현재 기술보다 더 깨끗한 방법이 있습니까?
> x <- 0:9
> x
[1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
> x[(length(x) - 4):length(x)]
[1] 5 6 7 8 9
>
질문은 최근 데이터에 대해서만 작업하는 것이 유용한 시계열 분석 btw와 관련이 있습니다.
답변:
참조 ?tail및 ?head몇 가지 편리한 기능 :
> x <- 1:10
> tail(x,5)
[1] 6 7 8 9 10
인수를 위해 마지막 5 개 요소를 제외한 모든 것은 다음과 같습니다.
> head(x,n=-5)
[1] 1 2 3 4 5
@Martin Morgan이 의견에서 말했듯이 꼬리 솔루션보다 빠른 두 가지 다른 가능성이 있습니다. 가독성을 위해 꼬리를 사용합니다.
test elapsed relative
tail(x, 5) 38.70 5.724852
x[length(x) - (4:0)] 6.76 1.000000
x[seq.int(to = length(x), length.out = 5)] 7.53 1.113905
벤치마킹 코드 :
require(rbenchmark)
x <- 1:1e8
do.call(
benchmark,
c(list(
expression(tail(x,5)),
expression(x[seq.int(to=length(x), length.out=5)]),
expression(x[length(x)-(4:0)])
), replications=1e6)
)
x[seq.int(to=length(x), length.out=5)]것보다 약 10 배 더 빠른 것 같습니다 tail(). x[length(x)-(4:0)]여전히 더 빠릅니다.
두 개의 문자를 더 사용하여 R에서도 똑같은 일을 할 수 있습니다.
x <- 0:9
x[-5:-1]
[1] 5 6 7 8 9
또는
x[-(1:5)]
x <- 0:20; x[-5:-1].-마지막 15 개 요소를 반환합니다.
x[-5:]: 이것은 처음 5 개 요소를 건너 뛰거나 마지막 5 개를 유지한다는 것을 의미합니까? 첫 번째는 경우처럼, 그는 간접적으로 (? 그렇지 않으면, 당신은 건너 뛸 수있는 요소 아는 방법) 여기, 당신의 길이를 사용
tail .
의 승인 tail속도에 따라 여기에 혼자 정말 당신이 x의 길이가 초과 할 확실하지 않으면 꼬리와 작업에 안전하다는 사실에서 오는 느린 속도의 그 부분을 강조하지 않는 것 n, 수 하위 집합을 만들려는 요소 :
x <- 1:10
tail(x, 20)
# [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
x[length(x) - (0:19)]
#Error in x[length(x) - (0:19)] :
# only 0's may be mixed with negative subscripts
Tail은 오류를 생성하는 대신 최대 요소 수를 반환하므로 직접 오류를 검사 할 필요가 없습니다. 그것을 사용하는 큰 이유. 추가 마이크로 초 / 밀리 초가 사용하는 데별로 중요하지 않은 경우 더 안전한 깔끔한 코드입니다.
어때요 rev(x)[1:5]?
x<-1:10
system.time(replicate(10e6,tail(x,5)))
user system elapsed
138.85 0.26 139.28
system.time(replicate(10e6,rev(x)[1:5]))
user system elapsed
61.97 0.25 62.23
x <- 1:10e6
여기에 그것을 수행하는 기능이 있으며 합리적으로 빠르게 보입니다.
endv<-function(vec,val)
{
if(val>length(vec))
{
stop("Length of value greater than length of vector")
}else
{
vec[((length(vec)-val)+1):length(vec)]
}
}
용법:
test<-c(0,1,1,0,0,1,1,NA,1,1)
endv(test,5)
endv(LETTERS,5)
기준:
test replications elapsed relative
1 expression(tail(x, 5)) 100000 5.24 6.469
2 expression(x[seq.int(to = length(x), length.out = 5)]) 100000 0.98 1.210
3 expression(x[length(x) - (4:0)]) 100000 0.81 1.000
4 expression(endv(x, 5)) 100000 1.37 1.691
여기에 관련 내용을 추가합니다. 나는 백엔드 지수와 벡터 같은 예을 writting 뭔가에 액세스 싶었다 tail(x, i)하지만, 반환 x[length(x) - i + 1]이 아닌 전체 꼬리.
주석에 따라 두 가지 솔루션을 벤치마킹했습니다.
accessRevTail <- function(x, n) {
tail(x,n)[1]
}
accessRevLen <- function(x, n) {
x[length(x) - n + 1]
}
microbenchmark::microbenchmark(accessRevLen(1:100, 87), accessRevTail(1:100, 87))
Unit: microseconds
expr min lq mean median uq max neval
accessRevLen(1:100, 87) 1.860 2.3775 2.84976 2.803 3.2740 6.755 100
accessRevTail(1:100, 87) 22.214 23.5295 28.54027 25.112 28.4705 110.833 100
따라서이 경우에는 작은 벡터의 경우에도 tail직접 액세스에 비해 매우 느립니다.