R 中使用列表（作为 tibble 列）进行向量化？

Question

我正在以广泛的格式处理不同个体的时间序列数据。时间点的数量因人而异。现在，问题是我需要每个人的最后一个元素。

我正在考虑使用列表作为我的小标题中的一列来存储时间序列序列。 （将每个时间点放入不同的列中可能不是一个好主意，因为可能有数百个可能的时间点，但一个人只能拥有其中少数几个的数据，但是，每个人的数据始终是连续测量的时间点。）

我们将其称为“column1”，即：

library(tibble)
# Create an example dataframe
df <- tibble(
  column1 = list(1:3, 1:4, 4:8)
)

现在，为了效率和速度，我想使用矢量化，但是对于给定的数据结构是否可能？ purrr 包中有一个名为 map() 的函数，使用它的操作如下：

library(purrr)

# Use the map function to select the last element of each vector
last_elements <- map(df$column1, ~ .x[length(.x)])

但这不是向量化，而是循环遍历列表的元素（存储为column1），对吗？

对于数据结构来说，是否有比列表作为列更好（即更快/更高效）的选择？或者这通常是处理这种情况的最佳方法？

Answer 1

library(tidyverse)

df %>%  
  mutate(column1 = map_int(column1, last))

# A tibble: 3 × 1
  column1
    <int>
1       3
2       4
3       8