Subsetting ir objects
Usage
# S3 method for ir
[(x, i, j, ..., exact = TRUE)
# S3 method for ir
$(x, i)
# S3 method for ir
[[(x, i, j, ..., exact = TRUE)
# S3 method for ir
$(x, i, j, ...) <- value
# S3 method for ir
[(i, j, ..., exact = TRUE) <- value
# S3 method for ir
[[(i, j, ..., exact = TRUE) <- valueArguments
- x
An object of class
ir.- i, j
Row and column indices. If
jis omitted,iis used as column index.- ...
Ignored.
- exact
Ignored, with a warning.
- value
A value to store in a row, column, range or cell. Tibbles are stricter than data frames in what is accepted here.
Value
If the subsetting operation preserves a valid spectra column
(see ir()), an object of class ir with
accordingly subsetted rows or columns. Else a tibble::tbl_df() or
vector.
Examples
# subsetting rows
ir_sample_data[1, ]
#> # A tibble: 1 × 7
#> id_measurement id_sample sample_type sample_comment klason_lignin
#> * <int> <chr> <chr> <chr> [1]
#> 1 1 GN 11-389 needles Abies Firma Momi fir 0.360
#> # … with 2 more variables: holocellulose [1], spectra <named list>
ir_sample_data[10:15, ]
#> # A tibble: 6 × 7
#> id_measurement id_sample sample_type sample_comment klason_lignin
#> * <int> <chr> <chr> <chr> [1]
#> 1 10 GN 11-434 needles Tsuga caroliniana Carolina… 0.289
#> 2 11 GN 11-435 needles Picea abies Norway Spruce 0.288
#> 3 12 GN 11-460 needles Pinus taeda Loblolly pine 0.322
#> 4 13 HW 07-151 hardwood Quercus sp. Red oak (from … 0.238
#> 5 14 HW 11-137 hardwood Acer saccharum Sugar maple 0.243
#> 6 15 HW 11-144 hardwood Fraxinus americana White a… 0.259
#> # … with 2 more variables: holocellulose [1], spectra <named list>
ir_sample_data[ir_sample_data$sample_type == "office paper", ]
#> # A tibble: 4 × 7
#> id_measurement id_sample sample_type sample_comment klason_lignin
#> * <int> <chr> <chr> <chr> [1]
#> 1 55 OFF 10-506 office paper "" 0.204
#> 2 56 OFF 13-144 office paper "" 0.318
#> 3 57 OFF 08-80 office paper "" 0.562
#> 4 58 OFF 08-852 office paper "" 0.0542
#> # … with 2 more variables: holocellulose [1], spectra <named list>
# subsetting columns
ir_sample_data[, "spectra"]
#> # A tibble: 58 × 1
#> spectra
#> * <named list>
#> 1 <tibble [3,351 × 2]>
#> 2 <tibble [3,351 × 2]>
#> 3 <tibble [3,351 × 2]>
#> 4 <tibble [3,351 × 2]>
#> 5 <tibble [3,351 × 2]>
#> 6 <tibble [3,351 × 2]>
#> 7 <tibble [3,351 × 2]>
#> 8 <tibble [3,351 × 2]>
#> 9 <tibble [3,351 × 2]>
#> 10 <tibble [3,351 × 2]>
#> # … with 48 more rows
ir_sample_data[["spectra"]]
#> $GN.11.389
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.000361
#> 2 3999 0.000431
#> 3 3998 0.000501
#> 4 3997 0.000571
#> 5 3996 0.000667
#> 6 3995 0.000704
#> 7 3994 0.000612
#> 8 3993 0.000525
#> 9 3992 0.000502
#> 10 3991 0.000565
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $GN.11.400
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.000199
#> 2 3999 0.000379
#> 3 3998 0.000558
#> 4 3997 0.000738
#> 5 3996 0.000915
#> 6 3995 0.000987
#> 7 3994 0.000916
#> 8 3993 0.000767
#> 9 3992 0.000658
#> 10 3991 0.000596
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $GN.11.407
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.000104
#> 2 3999 0.000203
#> 3 3998 0.000320
#> 4 3997 0.000394
#> 5 3996 0.000408
#> 6 3995 0.000408
#> 7 3994 0.000452
#> 8 3993 0.000545
#> 9 3992 0.000632
#> 10 3991 0.000650
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $GN.11.411
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.000198
#> 2 3999 0.000231
#> 3 3998 0.000263
#> 4 3997 0.000295
#> 5 3996 0.000341
#> 6 3995 0.000368
#> 7 3994 0.000353
#> 8 3993 0.000297
#> 9 3992 0.000230
#> 10 3991 0.000186
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $GN.11.416
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.000192
#> 2 3999 0.000249
#> 3 3998 0.000277
#> 4 3997 0.000303
#> 5 3996 0.000343
#> 6 3995 0.000397
#> 7 3994 0.000438
#> 8 3993 0.000441
#> 9 3992 0.000405
#> 10 3991 0.000355
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $GN.11.419
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.000228
#> 2 3999 0.000284
#> 3 3998 0.000339
#> 4 3997 0.000394
#> 5 3996 0.000384
#> 6 3995 0.000338
#> 7 3994 0.000295
#> 8 3993 0.000276
#> 9 3992 0.000272
#> 10 3991 0.000267
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $GN.11.422
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.0000871
#> 2 3999 0.000139
#> 3 3998 0.000223
#> 4 3997 0.000313
#> 5 3996 0.000375
#> 6 3995 0.000386
#> 7 3994 0.000341
#> 8 3993 0.000258
#> 9 3992 0.000163
#> 10 3991 0.0000836
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $GN.11.423
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.000236
#> 2 3999 0.000192
#> 3 3998 0.000147
#> 4 3997 0.000127
#> 5 3996 0.000116
#> 6 3995 0.000143
#> 7 3994 0.000185
#> 8 3993 0.000225
#> 9 3992 0.000242
#> 10 3991 0.000235
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $GN.11.428
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.000111
#> 2 3999 0.000141
#> 3 3998 0.000219
#> 4 3997 0.000323
#> 5 3996 0.000412
#> 6 3995 0.000448
#> 7 3994 0.000421
#> 8 3993 0.000353
#> 9 3992 0.000274
#> 10 3991 0.000205
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $GN.11.434
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.000449
#> 2 3999 0.000388
#> 3 3998 0.000325
#> 4 3997 0.000258
#> 5 3996 0.000226
#> 6 3995 0.000258
#> 7 3994 0.000348
#> 8 3993 0.000461
#> 9 3992 0.000516
#> 10 3991 0.000609
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $GN.11.435
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.0000568
#> 2 3999 0.000154
#> 3 3998 0.000264
#> 4 3997 0.000352
#> 5 3996 0.000407
#> 6 3995 0.000446
#> 7 3994 0.000494
#> 8 3993 0.000546
#> 9 3992 0.000568
#> 10 3991 0.000524
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $GN.11.460
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.000385
#> 2 3999 0.000343
#> 3 3998 0.000298
#> 4 3997 0.000250
#> 5 3996 0.000176
#> 6 3995 0.000136
#> 7 3994 0.000143
#> 8 3993 0.000213
#> 9 3992 0.000298
#> 10 3991 0.000364
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $HW.07.151
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.000193
#> 2 3999 0.000214
#> 3 3998 0.000179
#> 4 3997 0.000106
#> 5 3996 0.0000386
#> 6 3995 0.0000354
#> 7 3994 0.000102
#> 8 3993 0.000210
#> 9 3992 0.000294
#> 10 3991 0.000312
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $HW.11.137
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.000163
#> 2 3999 0.000169
#> 3 3998 0.000142
#> 4 3997 0.0000846
#> 5 3996 0.0000446
#> 6 3995 0.0000695
#> 7 3994 0.000173
#> 8 3993 0.000312
#> 9 3992 0.000409
#> 10 3991 0.000405
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $HW.11.144
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.0000876
#> 2 3999 0.000194
#> 3 3998 0.000269
#> 4 3997 0.000321
#> 5 3996 0.000342
#> 6 3995 0.000355
#> 7 3994 0.000357
#> 8 3993 0.000326
#> 9 3992 0.000246
#> 10 3991 0.000132
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $HW.11.146
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.0000908
#> 2 3999 0.000201
#> 3 3998 0.000277
#> 4 3997 0.000297
#> 5 3996 0.000296
#> 6 3995 0.000287
#> 7 3994 0.000302
#> 8 3993 0.000327
#> 9 3992 0.000321
#> 10 3991 0.000261
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $HW.11.148
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.000196
#> 2 3999 0.000182
#> 3 3998 0.000146
#> 4 3997 0.0000904
#> 5 3996 0.0000709
#> 6 3995 0.000118
#> 7 3994 0.000211
#> 8 3993 0.000294
#> 9 3992 0.000316
#> 10 3991 0.000272
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $HW.11.149
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.000203
#> 2 3999 0.000254
#> 3 3998 0.000224
#> 4 3997 0.000141
#> 5 3996 0.0000606
#> 6 3995 0.0000288
#> 7 3994 0.000055
#> 8 3993 0.000112
#> 9 3992 0.000143
#> 10 3991 0.000129
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $HW.11.172
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.000164
#> 2 3999 0.000215
#> 3 3998 0.000240
#> 4 3997 0.000223
#> 5 3996 0.000193
#> 6 3995 0.000196
#> 7 3994 0.000248
#> 8 3993 0.000310
#> 9 3992 0.000321
#> 10 3991 0.000256
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $HW.11.173
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.000134
#> 2 3999 0.000210
#> 3 3998 0.000221
#> 4 3997 0.000155
#> 5 3996 0.0000658
#> 6 3995 0.0000434
#> 7 3994 0.0000766
#> 8 3993 0.000155
#> 9 3992 0.000213
#> 10 3991 0.000203
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $HW.11.176
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.000143
#> 2 3999 0.000150
#> 3 3998 0.000113
#> 4 3997 0.0000535
#> 5 3996 0.0000051
#> 6 3995 0
#> 7 3994 0.0000455
#> 8 3993 0.000117
#> 9 3992 0.000175
#> 10 3991 0.000195
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $HW.11.179
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.000197
#> 2 3999 0.000177
#> 3 3998 0.000140
#> 4 3997 0.000102
#> 5 3996 0.0000988
#> 6 3995 0.000157
#> 7 3994 0.000261
#> 8 3993 0.000360
#> 9 3992 0.000394
#> 10 3991 0.000340
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $HW.11.184
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.000136
#> 2 3999 0.000222
#> 3 3998 0.000274
#> 4 3997 0.000271
#> 5 3996 0.000209
#> 6 3995 0.000143
#> 7 3994 0.000119
#> 8 3993 0.000139
#> 9 3992 0.000166
#> 10 3991 0.000154
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $LG.09.384
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.000141
#> 2 3999 0.000105
#> 3 3998 0.000111
#> 4 3997 0.000146
#> 5 3996 0.000181
#> 6 3995 0.000204
#> 7 3994 0.000212
#> 8 3993 0.000207
#> 9 3992 0.000192
#> 10 3991 0.000180
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $LG.11.309
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.000167
#> 2 3999 0.000238
#> 3 3998 0.000270
#> 4 3997 0.000243
#> 5 3996 0.000178
#> 6 3995 0.0000299
#> 7 3994 0.00000686
#> 8 3993 0.0000312
#> 9 3992 0.0000693
#> 10 3991 0.0000924
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $LG.11.393
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
#> <int> <dbl>
#> 1 4000 0.000608
#> 2 3999 0.000618
#> 3 3998 0.000655
#> 4 3997 0.000697
#> 5 3996 0.000732
#> 6 3995 0.000755
#> 7 3994 0.000762
#> 8 3993 0.000748
#> 9 3992 0.000720
#> 10 3991 0.000702
#> # … with 3,341 more rows
#>
#> $LG.11.395
#> # A tibble: 3,351 × 2
#> x y
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#>
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#> # … with 3,341 more rows
#>
#> attr(,"class")
#> [1] "list"
# not explicitly selecting the spectra column drops the ir class
class(ir_sample_data[, 1])
#> [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame"
class(ir_sample_data[, "spectra"])
#> [1] "ir" "tbl_df" "tbl" "data.frame"
# subsetting values
ir_sample_data[, 1] # drops the ir class
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#> id_measurement
#> * <int>
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#> 2 2
#> 3 3
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#> # … with 48 more rows
ir_sample_data[, c("id_sample", "spectra")]
#> # A tibble: 58 × 2
#> id_sample spectra
#> * <chr> <named list>
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#> 2 GN 11-400 <tibble [3,351 × 2]>
#> 3 GN 11-407 <tibble [3,351 × 2]>
#> 4 GN 11-411 <tibble [3,351 × 2]>
#> 5 GN 11-416 <tibble [3,351 × 2]>
#> 6 GN 11-419 <tibble [3,351 × 2]>
#> 7 GN 11-422 <tibble [3,351 × 2]>
#> 8 GN 11-423 <tibble [3,351 × 2]>
#> 9 GN 11-428 <tibble [3,351 × 2]>
#> 10 GN 11-434 <tibble [3,351 × 2]>
#> # … with 48 more rows
ir_sample_data$id_sample
#> [1] "GN 11-389" "GN 11-400" "GN 11-407" "GN 11-411" "GN 11-416"
#> [6] "GN 11-419" "GN 11-422" "GN 11-423" "GN 11-428" "GN 11-434"
#> [11] "GN 11-435" "GN 11-460" "HW 07-151" "HW 11-137" "HW 11-144"
#> [16] "HW 11-146" "HW 11-148" "HW 11-149" "HW 11-172" "HW 11-173"
#> [21] "HW 11-176" "HW 11-179" "HW 11-184" "LG 09-384" "LG 11-309"
#> [26] "LG 11-393" "LG 11-395" "LG 11-397" "LG 11-404" "LG 11-412"
#> [31] "LG 11-414" "LG 11-418" "LG 11-432" "LG 11-433" "LG 11-438"
#> [36] "LG 11-461" "SW 11-138" "SW 11-139" "SW 11-154" "SW 11-158"
#> [41] "SW 11-178" "OCC 11-457" "OCC 11-462" "OCC 11-463" "OMG 08-82"
#> [46] "OMG 11-454" "OMG 11-455" "OMG 11-456" "ONP 08-78" "ONP 09-388"
#> [51] "ONP 11-450" "ONP 11-451" "ONP 11-458" "ONP 11-459" "OFF 10-506"
#> [56] "OFF 13-144" "OFF 08-80" "OFF 08-852"
#> attr(,"class")
#> [1] "character"
ir_sample_data[[1, 1]]
#> [1] 1
#> attr(,"class")
#> [1] "integer"
# setting and replacing columns
x <- ir::ir_sample_data
x$a <- 3
x[, "a"] <- 4
x$sample_type <- "a"
x[[1]] <- rev(x[[1]])
# deleting the spectra column drops the ir class
x$spectra <- NULL
class(x)
#> [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame"
# setting and replacing rows
x <- ir::ir_sample_data
x[1, ] <- x[2, ]
class(x)
#> [1] "ir" "tbl_df" "tbl" "data.frame"
# setting invalid values in the spectra column drops the ir class
x_replacement <- x[1, ]
x_replacement$spectra <- list(1)
x[1, ] <- x_replacement
class(x)
#> [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame"
# setting and replacing values
x <- ir::ir_sample_data
x[[1, 1]] <- 100
# replacing an element in the spectra column by an invalid element drops the
# ir class attribute
x[[3, "spectra"]] <- list(1)
class(x)
#> [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame"