将值附加到R中的空向量？答案

【问题标题】：Append value to empty vector in R?将值附加到R中的空向量？
【发布时间】：2014-04-09 18:10:34
【问题描述】：

我正在尝试学习 R，但我不知道如何追加到列表中。

如果这是 Python，我会 . . .

#Python
vector = []
values = ['a','b','c','d','e','f','g']

for i in range(0,len(values)):
    vector.append(values[i])

你如何在 R 中做到这一点？

#R Programming
> vector = c()
> values = c('a','b','c','d','e','f','g')
> for (i in 1:length(values))
+ #append value[i] to empty vector

【问题讨论】：

为了清楚起见，这不是您在 python 中执行此操作的方式，至少如果我理解正确的话。你可以简单地做vector = values；或者你可以做向量=向量+值。但我可能误解了你的用例

标签： r list vector append

【解决方案1】：

在for循环中附加到一个对象会导致整个对象在每次迭代时都被复制，这导致很多人说“R很慢”，或者“应该避免R循环”。

正如 cmets 中提到的BrodieG：最好预先分配一个所需长度的向量，然后在循环中设置元素值。

这里有几种将值附加到向量的方法。他们都很气馁。

在循环中附加到向量

# one way
for (i in 1:length(values))
  vector[i] <- values[i]
# another way
for (i in 1:length(values))
  vector <- c(vector, values[i])
# yet another way?!?
for (v in values)
  vector <- c(vector, v)
# ... more ways

help("append") 会回答你的问题并节省你写这个问题的时间（但会导致你养成坏习惯）。 ;-)

注意vector <- c() 不是空向量；这是NULL。如果您想要一个空字符向量，请使用vector <- character()。

循环前预分配向量

如果你绝对必须使用for循环，你应该在循环之前预先分配整个向量。这将比附加更大的向量快得多。

set.seed(21)
values <- sample(letters, 1e4, TRUE)
vector <- character(0)
# slow
system.time( for (i in 1:length(values)) vector[i] <- values[i] )
#   user  system elapsed 
#  0.340   0.000   0.343 
vector <- character(length(values))
# fast(er)
system.time( for (i in 1:length(values)) vector[i] <- values[i] )
#   user  system elapsed 
#  0.024   0.000   0.023

【讨论】：

我试过这个，但是当我打印（矢量）时得到一个 NULL 列表
+1 用于提醒效率低下，但可能会添加有关如何解决的详细信息 (vector <- character(length(values)); for(...)？
如果不鼓励所有人，最好强调一下鼓励的内容，因为这是一种相当普遍的模式。
在这一点上，可能还值得一提的是伟大的书“R inferno”，它讨论了第 2 圈中的增长向量 burns-stat.com/pages/Tutor/R_inferno.pdf
只是片刻，我不确定这是真是假。不过谢谢。

【解决方案2】：

FWIW：类似于 python 的 append()：

b <- 1
b <- c(b, 2)

【讨论】：

R 中也有 append()。将用作：b <- 1; b <- append(b, 2)。但正如你提到的，c() 是一种更 R 的做事方式。

【解决方案3】：

你有几个选择：

c(vector, values)
append(vector, values)
vector[(length(vector) + 1):(length(vector) + length(values))] <- values

第一个是标准方法。第二个让您可以选择附加到结尾以外的地方。最后一个有点扭曲，但有修改vector的优势（虽然实际上，你可以很容易地修改vector <- c(vector, values)。

请注意，在 R 中，您不需要循环遍历向量。您可以对它们进行整体操作。

另外，这是相当基本的东西，所以你应该浏览一下 the references。

基于 OP 反馈的更多选项：

for(i in values) vector <- c(vector, i)

【讨论】：

我正在做一些更复杂的事情。我需要通过 for 循环附加它们，因为我正在修改它们
@draconisthe0ry，你为什么不提供更多关于你想要做什么的细节？
哦，我明白了！而不是在 for 循环中执行 c(vector,values[i]) 您必须 "vector = c(vector,values[i])
假设我想使用c 来追加数据帧而不是向量？

【解决方案4】：

只是为了完整起见，在 for 循环中将值附加到向量并不是 R 中的真正理念。正如@BrodieG 指出的那样，R 通过将向量作为一个整体进行操作可以更好地工作。看看你的代码是不是不能改写成：

ouput <- sapply(values, function(v) return(2*v))

输出将是返回值的向量。如果 values 是列表而不是向量，您也可以使用 lapply。

【讨论】：

【解决方案5】：

有时我们必须使用循环，例如，当我们不知道需要多少次迭代才能得到结果时。以while循环为例。以下是您绝对应该避免的方法：

a=numeric(0)
b=1
system.time(
  {
    while(b<=1e5){
      b=b+1
      a<-c(a,pi)
    }
  }
)
# user  system elapsed 
# 13.2     0.0    13.2 

a=numeric(0)
b=1
system.time(
  {
    while(b<=1e5){
      b=b+1
      a<-append(a,pi)
    }
  }
)
# user  system elapsed 
# 11.06    5.72   16.84

这些效率非常低，因为 R 每次添加时都会复制向量。

最有效的追加方式是使用索引。请注意，这次我让它迭代了 1e7 次，但它仍然比c 快得多。

a=numeric(0)
system.time(
  {
    while(length(a)<1e7){
      a[length(a)+1]=pi
    }
  }
)
# user  system elapsed 
# 5.71    0.39    6.12

这是可以接受的。我们可以通过将[ 替换为[[ 来加快速度。

a=numeric(0)
system.time(
  {
    while(length(a)<1e7){
      a[[length(a)+1]]=pi
    }
  }
)
# user  system elapsed 
# 5.29    0.38    5.69

也许您已经注意到length 可能很耗时。如果我们用计数器替换length：

a=numeric(0)
b=1
system.time(
  {
    while(b<=1e7){
      a[[b]]=pi
      b=b+1
    }
  }
)
# user  system elapsed 
# 3.35    0.41    3.76

正如其他用户所提到的，预先分配向量非常有帮助。但是，如果您不知道需要多少循环才能获得结果，这是速度和内存使用量之间的权衡。

a=rep(NaN,2*1e7)
b=1
system.time(
  {
    while(b<=1e7){
      a[[b]]=pi
      b=b+1
    }
    a=a[!is.na(a)]
  }
)
# user  system elapsed 
# 1.57    0.06    1.63

一种中间方法是逐步添加结果块。

a=numeric(0)
b=0
step_count=0
step=1e6
system.time(
  {
    repeat{
      a_step=rep(NaN,step)
      for(i in seq_len(step)){
        b=b+1
        a_step[[i]]=pi
        if(b>=1e7){
          a_step=a_step[1:i]
          break
        }
      }
      a[(step_count*step+1):b]=a_step
      if(b>=1e7) break
      step_count=step_count+1
    }
  }
)
#user  system elapsed 
#1.71    0.17    1.89

【讨论】：

【解决方案6】：

在 R 中，你可以这样尝试：

X = NULL
X
# NULL
values = letters[1:10]
values
# [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j"
X = append(X,values)
X
# [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j"
X = append(X,letters[23:26])
X
# [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "w" "x" "y" "z"

【讨论】：

【解决方案7】：

> vec <- c(letters[1:3]) # vec <- c("a","b","c") ; or just empty vector: vec <- c()

> values<- c(1,2,3)

> for (i in 1:length(values)){
      print(paste("length of vec", length(vec))); 
      vec[length(vec)+1] <- values[i]  #Appends value at the end of vector
  }

[1] "length of vec 3"
[1] "length of vec 4"
[1] "length of vec 5"

> vec
[1] "a" "b" "c" "1" "2" "3"

【讨论】：

【解决方案8】：

你在 python 代码中使用的东西在 python 中被称为列表，它与 R 向量完全不同，如果我得到你想要做的：

# you can do like this if you'll put them manually  
v <- c("a", "b", "c")

# if your values are in a list 
v <- as.vector(your_list)

# if you just need to append
v <- append(v, value, after=length(v))

【讨论】：