QTS Sample Concatenation
Usage
append(x, ...)
# S3 method for default
append(x, values, after = length(x), ...)
# S3 method for qts_sample
append(x, y, ...)Arguments
- x
Either a numeric vector or an object of class
qts_sample.- ...
Extra arguments to be passed on to next methods.
- values
to be included in the modified vector.
- after
a subscript, after which the values are to be appended.
- y
Either a numeric vector or an object of class
qts_sampleor an object of classqts.
Value
If x is a numeric vector, the output is a numeric vector containing
the values in x with the elements of values appended after the
specified element of x. If x is of class qts_sample, the output is
another object of class qts_sample containing the elements in x and
the ones in y appended after the last element of x.
Examples
append(vespa64$igp, vespa64$igp[1])
#> [[1]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99427 0.07973 0.06988 0.01334
#> 2 1 0.99483 0.07457 0.06763 0.01313
#> 3 2 0.99542 0.06931 0.06457 0.01269
#> 4 3 0.99602 0.06398 0.06091 0.01184
#> 5 4 0.99652 0.05949 0.05742 0.01070
#> 6 5 0.99694 0.05572 0.05403 0.00932
#> 7 6 0.99729 0.05275 0.05079 0.00772
#> 8 7 0.99757 0.05056 0.04761 0.00583
#> 9 8 0.99782 0.04883 0.04430 0.00366
#> 10 9 0.99805 0.04730 0.04071 0.00125
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[2]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99379 0.08282 0.07370 0.00994
#> 2 1 0.99441 0.07727 0.07120 0.01036
#> 3 2 0.99503 0.07171 0.06829 0.01059
#> 4 3 0.99565 0.06598 0.06489 0.01047
#> 5 4 0.99625 0.06032 0.06124 0.01005
#> 6 5 0.99677 0.05525 0.05756 0.00927
#> 7 6 0.99717 0.05142 0.05417 0.00810
#> 8 7 0.99751 0.04849 0.05080 0.00655
#> 9 8 0.99780 0.04622 0.04723 0.00461
#> 10 9 0.99806 0.04442 0.04345 0.00237
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[3]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99262 0.09948 0.06271 -0.02971
#> 2 1 0.99312 0.09388 0.06347 -0.02941
#> 3 2 0.99375 0.08743 0.06335 -0.02831
#> 4 3 0.99446 0.08006 0.06255 -0.02696
#> 5 4 0.99511 0.07312 0.06135 -0.02551
#> 6 5 0.99566 0.06703 0.05977 -0.02423
#> 7 6 0.99614 0.06183 0.05782 -0.02305
#> 8 7 0.99656 0.05763 0.05543 -0.02198
#> 9 8 0.99692 0.05426 0.05257 -0.02103
#> 10 9 0.99726 0.05151 0.04915 -0.02020
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[4]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99281 0.09669 0.06308 -0.03165
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#> 5 4 0.99514 0.07160 0.06207 -0.02695
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#> 8 7 0.99651 0.05693 0.05633 -0.02347
#> 9 8 0.99685 0.05402 0.05358 -0.02258
#> 10 9 0.99716 0.05187 0.05014 -0.02182
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[5]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99414 0.08053 0.07026 0.01615
#> 2 1 0.99469 0.07558 0.06822 0.01535
#> 3 2 0.99521 0.07085 0.06566 0.01506
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#> 5 4 0.99623 0.06202 0.05899 0.01379
#> 6 5 0.99669 0.05810 0.05541 0.01259
#> 7 6 0.99710 0.05466 0.05184 0.01102
#> 8 7 0.99743 0.05196 0.04844 0.00912
#> 9 8 0.99771 0.04994 0.04508 0.00691
#> 10 9 0.99795 0.04836 0.04157 0.00448
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[6]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99326 0.08804 0.07386 0.01483
#> 2 1 0.99376 0.08244 0.07368 0.01449
#> 3 2 0.99434 0.07693 0.07184 0.01450
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#> 5 4 0.99561 0.06567 0.06516 0.01412
#> 6 5 0.99617 0.06071 0.06152 0.01353
#> 7 6 0.99664 0.05649 0.05800 0.01258
#> 8 7 0.99700 0.05351 0.05475 0.01112
#> 9 8 0.99730 0.05149 0.05157 0.00922
#> 10 9 0.99757 0.04996 0.04815 0.00687
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[7]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99544 0.07361 0.03614 -0.04869
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#> 3 2 0.99579 0.06682 0.04066 -0.04779
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#> 6 5 0.99640 0.05724 0.04502 -0.04345
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#> 8 7 0.99688 0.05142 0.04526 -0.03931
#> 9 8 0.99712 0.04916 0.04413 -0.03727
#> 10 9 0.99736 0.04716 0.04244 -0.03530
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[8]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99506 0.06909 0.04686 -0.05375
#> 2 1 0.99525 0.06662 0.04888 -0.05157
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#> 4 3 0.99572 0.06026 0.05258 -0.04627
#> 5 4 0.99599 0.05693 0.05343 -0.04370
#> 6 5 0.99627 0.05376 0.05346 -0.04124
#> 7 6 0.99656 0.05103 0.05246 -0.03897
#> 8 7 0.99685 0.04876 0.05047 -0.03688
#> 9 8 0.99715 0.04701 0.04758 -0.03491
#> 10 9 0.99745 0.04557 0.04389 -0.03303
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[9]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99416 0.08373 0.06392 0.02332
#> 2 1 0.99469 0.07722 0.06345 0.02448
#> 3 2 0.99533 0.06977 0.06172 0.02525
#> 4 3 0.99605 0.06144 0.05870 0.02562
#> 5 4 0.99673 0.05348 0.05494 0.02533
#> 6 5 0.99733 0.04646 0.05084 0.02434
#> 7 6 0.99780 0.04115 0.04679 0.02247
#> 8 7 0.99816 0.03771 0.04320 0.01981
#> 9 8 0.99842 0.03582 0.04020 0.01636
#> 10 9 0.99859 0.03487 0.03794 0.01247
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[10]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99410 0.08159 0.06763 0.02292
#> 2 1 0.99466 0.07394 0.06792 0.02377
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#> 4 3 0.99595 0.05819 0.06373 0.02520
#> 5 4 0.99660 0.05040 0.06008 0.02510
#> 6 5 0.99718 0.04344 0.05611 0.02428
#> 7 6 0.99766 0.03784 0.05219 0.02265
#> 8 7 0.99802 0.03411 0.04873 0.02029
#> 9 8 0.99829 0.03204 0.04579 0.01737
#> 10 9 0.99846 0.03142 0.04348 0.01395
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[11]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
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#> 6 5 0.99600 0.06116 0.06301 0.01667
#> 7 6 0.99642 0.05817 0.05930 0.01604
#> 8 7 0.99687 0.05533 0.05442 0.01509
#> 9 8 0.99731 0.05265 0.04899 0.01382
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#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[12]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99378 0.09099 0.06243 0.01470
#> 2 1 0.99423 0.08331 0.06576 0.01532
#> 3 2 0.99467 0.07589 0.06787 0.01635
#> 4 3 0.99510 0.06927 0.06838 0.01739
#> 5 4 0.99556 0.06364 0.06695 0.01831
#> 6 5 0.99606 0.05855 0.06378 0.01903
#> 7 6 0.99659 0.05407 0.05925 0.01932
#> 8 7 0.99710 0.05016 0.05397 0.01914
#> 9 8 0.99753 0.04716 0.04864 0.01831
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#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[13]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99572 0.05082 0.07120 0.02989
#> 2 1 0.99607 0.04731 0.06851 0.03020
#> 3 2 0.99652 0.04346 0.06424 0.03059
#> 4 3 0.99690 0.04018 0.06048 0.03024
#> 5 4 0.99721 0.03769 0.05743 0.02918
#> 6 5 0.99745 0.03611 0.05520 0.02739
#> 7 6 0.99762 0.03522 0.05363 0.02507
#> 8 7 0.99777 0.03469 0.05249 0.02237
#> 9 8 0.99790 0.03413 0.05149 0.01936
#> 10 9 0.99805 0.03312 0.05041 0.01624
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[14]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99533 0.05730 0.07186 0.02939
#> 2 1 0.99564 0.05383 0.06994 0.03028
#> 3 2 0.99602 0.04977 0.06725 0.03076
#> 4 3 0.99642 0.04603 0.06398 0.03065
#> 5 4 0.99679 0.04294 0.06059 0.02990
#> 6 5 0.99711 0.04071 0.05741 0.02849
#> 7 6 0.99739 0.03935 0.05452 0.02648
#> 8 7 0.99761 0.03863 0.05191 0.02407
#> 9 8 0.99782 0.03810 0.04948 0.02144
#> 10 9 0.99802 0.03731 0.04712 0.01868
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[15]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99572 0.04763 0.07857 0.00966
#> 2 1 0.99606 0.04320 0.07662 0.01099
#> 3 2 0.99645 0.03916 0.07353 0.01212
#> 4 3 0.99685 0.03575 0.06964 0.01263
#> 5 4 0.99723 0.03312 0.06537 0.01245
#> 6 5 0.99757 0.03146 0.06115 0.01154
#> 7 6 0.99784 0.03067 0.05716 0.00996
#> 8 7 0.99807 0.03046 0.05351 0.00791
#> 9 8 0.99826 0.03047 0.05026 0.00564
#> 10 9 0.99841 0.03027 0.04742 0.00342
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[16]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99508 0.05950 0.07884 0.00834
#> 2 1 0.99543 0.05417 0.07795 0.00998
#> 3 2 0.99583 0.04959 0.07573 0.01138
#> 4 3 0.99625 0.04556 0.07256 0.01228
#> 5 4 0.99665 0.04230 0.06889 0.01263
#> 6 5 0.99701 0.03996 0.06501 0.01235
#> 7 6 0.99731 0.03857 0.06124 0.01144
#> 8 7 0.99757 0.03784 0.05758 0.00995
#> 9 8 0.99781 0.03740 0.05400 0.00803
#> 10 9 0.99803 0.03681 0.05039 0.00590
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[17]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 0.99629 0.06356 0.03543 0.04602
#> 2 1 0.99660 0.05922 0.03558 0.04486
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