如何将元素插入向量中？答案

【问题标题】：How to insert elements into a vector?如何将元素插入向量中？
【发布时间】：2010-12-02 09:54:10
【问题描述】：

我有一个逻辑向量，我希望在特定索引处插入新元素。我在下面想出了一个笨拙的解决方案，但是有没有更简洁的方法？

probes <- rep(TRUE, 15)
ind <- c(5, 10)
probes.2 <- logical(length(probes)+length(ind))
probes.ind <- ind + 1:length(ind)
probes.original <- (1:length(probes.2))[-probes.ind]
probes.2[probes.ind] <- FALSE
probes.2[probes.original] <- probes

print(probes)

给予

[1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE

和

print(probes.2)

给予

[1]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
[13]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE

所以它可以工作，但看起来很丑 - 有什么建议吗？

【问题讨论】：

为什么需要插入？
长话短说，但基本上是在寻找 TRUE 的运行，但有预定的地方我想中断运行。我第一次使用“rle”，但它的扩展性很差，所以想出了这个脏矢量解决方案

标签： r

【解决方案1】：

嗯，嗨，我也有同样的疑问，但我无法理解人们的回答，因为我还在学习语言。所以我试着自己做，我想它可以工作！我创建了一个向量，我想在第 3、第 5 和第 6 个索引之后插入值 100。这是我写的。

vector <-  c(0:9)
indexes <-  c(6, 3, 5)
indexes <- indexes[order(indexes)]
i <-  1
j <-  0

while(i <= length(indexes)){
  vector <- append(vector, 100, after = indexes[i] + j)
  i <-i + 1
  j <- j + 1
}
vector

向量“索引”必须按升序排列才能正常工作。这就是为什么我把它们放在第三行的原因。变量“j”是必要的，因为在每次迭代中，新向量的长度都会增加并且原始值会移动。如果您希望将新值并排插入，只需重复索引编号即可。例如，通过分配索引

【讨论】：

【解决方案2】：

在上面 Wojciech 的答案的基础上，我想出了一个易于理解且运行速度相当快的好答案。我将针对此处的示例调整该方法，但它可以很容易地推广到几乎任何数据类型的缺失点的任意模式（如下所示）。

probes <- rep(TRUE, 15)
ind <- c(5,10)

probes.final <- rep(FALSE, length(probes)+length(ind))
probes.final[-ind] <- probes

我需要的数据是定期采样的，但是很多样本被丢弃了，生成的数据文件只包含那些保留的时间戳和测量值。我需要生成一个包含所有时间戳的向量和一个插入了 NA 的数据向量，用于丢弃的时间戳。我使用了从here 偷来的“not in”功能，让它更简单一些。

`%notin%` <- Negate(`%in%`)
dat <- rnorm(50000) # Data given
times <- seq(from=554.3, by=0.1, length.out=70000] # "Original" time stamps
times <- times[-sample(2:69999, 20000)] # "Given" times with arbitrary points missing from interior

times.final <- seq(from=times[1], to=times[length(times)], by=0.1)
na.ind <- which(times.final %notin% times)
dat.final <- rep(NA, length(times.final))
dat.final[-na.ind] <- dat

【讨论】：

【解决方案3】：

或者您可以使用 miscTools 包中的 insertRow 函数来执行此操作。

probes <- rep(TRUE, 15)
ind <- c(5,10)
for (i in ind){
    probes <- as.vector(insertRow(as.matrix(probes), i, FALSE))
}

【讨论】：

我来这里是为了找那个。使用名称进行排序的技巧很酷，加深了我对语言的理解，但这更适合我的情况。

【解决方案4】：

probes <- rep(TRUE, 1000000)
ind <- c(50:100)
val <- rep(FALSE,length(ind))

new.probes <- vector(mode="logical",length(probes)+length(val))
new.probes[-ind] <- probes
new.probes[ind] <- val

一些时间安排：我的方法用户系统已过 0.03 0.00 0.03

马立克法用户系统已过 0.18 0.00 0.18

R 附加 for 循环用户系统已过 1.61 0.48 2.10

【讨论】：

好主意，似乎是最有效的方法！但是，您需要移动所有索引才能使其按预期工作，即在分配给new.probes 之前添加ind <- ind + 0:(length(ind)-1)。
您可以省略最后一步（以及val 的定义），只需用要替换的值初始化new.probes：new.probes <- rep(FALSE,length(probes)+length(val))。这使它更快。
-1 如果它是正确的，那将是一个很好的答案。您需要ind <- ind + seq_len(length(ind))（1:length(ind)，而不是第一条评论中的 0）。并且logical(length(probes)+length(val)) 或rep(FALSE, length(probes)+length(val)) 比vector(mode=... 更神秘。

【解决方案5】：

这些都是非常有创意的方法。我认为使用索引绝对是要走的路（Marek 的解决方案非常好）。

我只想提一下，有一个函数可以大致做到这一点：append()。

probes <- rep(TRUE, 15)
probes <- append(probes, FALSE, after=5)
probes <- append(probes, FALSE, after=11)

或者您可以使用索引递归地执行此操作（您需要在每次迭代中增加“后”值）：

probes <- rep(TRUE, 15)
ind <- c(5, 10)
for(i in 0:(length(ind)-1)) 
    probes <- append(probes, FALSE, after=(ind[i+1]+i))

顺便说一句，this question was also previously asked on R-Help。正如巴里所说：

“实际上我会说没有办法做到这一点，因为我认为你实际上不能插入向量中——你必须创建一个新的向量来产生插入的错觉！”

【讨论】：

我不知道 append 功能，感谢您提醒我！我应该在我的问题中指定我不想要循环，因为我的真实向量将包含数千/数百万个元素
并且可以设置after = 0在向量的开头插入一个新值。
如果ind 被排序，正如你所假设的那样，你可以更简单地反向执行循环：for(i in length(ind):1) append(..., after=ind[i]) 吗？

【解决方案6】：

你可以用索引做一些魔法：

首先创建带有输出值的向量：

probs <- rep(TRUE, 15)
ind <- c(5, 10)
val <- c( probs, rep(FALSE,length(ind)) )
# > val
#  [1]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE
# [13]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE

现在把戏。每个旧元素获得排名，每个新元素获得半排名

id  <- c( seq_along(probs), ind+0.5 )
# > id
#  [1]  1.0  2.0  3.0  4.0  5.0  6.0  7.0  8.0  9.0 10.0 11.0 12.0 13.0 14.0 15.0
# [16]  5.5 10.5

然后使用order按正确顺序排序：

val[order(id)]
#  [1]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
# [13]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE

【讨论】：

漂亮又狡猾 - 数千/数百万个元素的订单规模如何？
在 1.58GHz Core2 system.time(order(rnorm(1e6))) 需要
这很优雅，马雷克！

【解决方案7】：

这个怎么样：

> probes <- rep(TRUE, 15)
> ind <- c(5, 10)

> probes.ind <- rep(NA, length(probes))
> probes.ind[ind] <- FALSE
> new.probes <- as.vector(rbind(probes, probes.ind))
> new.probes <- new.probes[!is.na(new.probes)]
> new.probes
 [1]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
[13]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE

【讨论】：

偷偷摸摸！使用 as.vector 对 rbind 创建的矩阵进行逐列折叠的事实。这是因为矩阵只是一个带有指示行数的附加信息的向量，并且在内部按列顺序存储。这是 R 语言定义的一部分，但可能有点晦涩难懂，具体取决于阅读代码的人...
@Harlan 很好的解释。在处理这个例子时，这会产生很大的不同。

【解决方案8】：

这有点棘手。这是一种方法。它遍历列表，每次都插入，所以效率不是很高。

probes <- rep(TRUE, 15)
probes.ind <- ind + 0:(length(ind)-1)
for (i in probes.ind) {
  probes <- c(probes[1:i], FALSE, probes[(i+1):length(probes)])
}

> probes
 [1]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
[13]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE

如果 ind 有重复的元素，这甚至应该可以工作，尽管需要对 ind 进行排序才能使 probes.ind 构造工作。

【讨论】：