Summary  
This chapter demonstrates how to remove single or multiple elements from a vector using negative indexing and how to make those removals permanent by reassigning the modified vector.  

General domain of usage  
Data manipulation

Elementer kan fjernes fra en vektor ved at placere et minustegn (`-`) foran deres indekser. Dette opretter en ny vektor uden disse elementer.

## Fjernelse af et enkelt element
Det er muligt at udelade ét element ved dets indeks.

grades <- c(80, 75, 95, 100)
names(grades) <- c('Math', 'Physics', 'English', 'Literature')

# Remove the third grade (English)
grades[-3]

## Fjernelse af flere elementer
Angiv et vektor af indekser for at fjerne mere end ét element.

grades <- c(80, 75, 95, 100)
names(grades) <- c('Math', 'Physics', 'English', 'Literature')

# Remove the second and fourth elements (Physics and Literature)
grades[-c(2,4)]

## Anvendelse af ændringer
De ændringer, der vises i eksemplerne, er **midlertidige**. For at gøre dem **permanente**, skal du tildele resultatet til den oprindelige (eller, hvis nødvendigt, en anden) variabel igen.

grades <- c(80, 75, 95, 100)
names(grades) <- c('Math', 'Physics', 'English', 'Literature')

# Changes are not applied
grades[-3]
grades
# Changes are applied
grades <- grades[-3]
grades

# =====================================================================
# СКРЫТЫЕ ТЕСТЫ ДЛЯ user_code.R
#
# КАК МЫ РАБОТАЕМ:
#  1) Один раз выполняем пользовательский файл в отдельном окружении
#     через run_user_code(...). Получаем:
#       - res$values$...  — переменные из окружения
#       - res$logs        — весь печатный вывод (включая результаты выражений)
#  2) Каждый кейс — отдельный dynamic_test(...), то есть отдельная строка
#     в отчёте, с «говорящим» названием (успех/ошибка).
# =====================================================================

library(testthat)
source(testthat::test_path("helper-run_user_code.R"), local = TRUE)

# Ищем user_code.R в двух вариантах:
#  1) в корне проекта:        ../../user_code.R  (относительно tests/testthat)
#  2) рядом с тестами:        user_code.R        (внутри tests/testthat)
candidates <- c(
  testthat::test_path("..", "..", "user_code.R"),
  testthat::test_path("user_code.R")
)

# Нормализуем пути, оставляем существующие
candidates_norm <- vapply(candidates, function(p) {
  tryCatch(normalizePath(p, winslash = "/", mustWork = FALSE), error = function(e) NA_character_)
}, character(1))

exists_flags <- file.exists(candidates_norm)
if (!any(exists_flags)) {
  stop(
    sprintf(
      "user_code.R not found.\nChecked paths:\n  - %s\nWorking dir: %s",
      paste(candidates, collapse = "\n  - "),
      getwd()
    )
  )
}

user_file <- candidates_norm[which(exists_flags)[1]]

# Выполняем user_code.R и перехватываем консольный вывод
res <- run_user_code(
  file       = user_file,
  capture    = c("prices", "items"),
  echo       = FALSE,
  print.eval = TRUE
)

# ---------- CASE 1 ----------
{
  p <- res$values$prices
  ok <- !is.null(p) &&
        is.numeric(p) &&
        identical(unname(p), c(340, 150, 115, 180, 135))

  dynamic_test(
    ok,
    "Variable 'prices' is declared and has correct numeric values after removal",
    sprintf("Expected prices = c(340,150,115,180,135). Got: %s",
            paste(utils::capture.output(dput(p)), collapse = ' '))
  )
}

# ---------- CASE 2 ----------
{
  p <- res$values$prices
  ok <- !is.null(p) &&
        identical(names(p), c('Sofa', 'Armchair', 'Dining table', 'Bookshelf', 'Desk')) &&
        !('Dining chair' %in% names(p))

  dynamic_test(
    ok,
    "Names(prices) updated correctly (without 'Dining chair')",
    sprintf("Expected names(prices) = c('Sofa','Armchair','Dining table','Bookshelf','Desk'). Got: %s",
            paste(utils::capture.output(dput(names(p))), collapse = ' '))
  )
}

# ---------- CASE 3 ----------
{
  out <- trimws(paste(res$logs, collapse = ' '))
  ok <- grepl('Sofa.*Armchair.*Dining table.*Bookshelf.*Desk.*340.*150.*115.*180.*135', out)

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains all remaining names and values in correct order",
    sprintf("Expected console output to include names (without 'Dining chair') and correct values. Actual: %s", out)
  )
}


test_hidden.R

# =====================================================================
# ВСПОМОГАТЕЛЬНЫЕ ХЕЛПЕРЫ ДЛЯ ТЕСТОВ
#
# Файл называется helper-*.R: testthat автоматически подхватывает такие
# файлы перед выполнением любых тестов в каталоге tests/testthat.
# =====================================================================

# -----------------------------------------------------------------------------
# run_user_code(...)
#  - безопасно запускает user_code.R в отдельном окружении (env)
#  - перехватывает ВЕСЬ вывод (stdout): как результаты выражений, так и print()/cat()
#  - возвращает:
#       values  — список запрошенных переменных (по именам из аргумента capture)
#       logs    — вектор строк перехваченного вывода
#       env     — окружение, где выполнялся user_code (можно исследовать при необходимости)
#
# ПАРАМЕТРЫ:
#   file        — путь к user_code.R
#   capture     — character-вектор имён переменных, которые нужно извлечь после выполнения
#   inject      — список объектов/функций, которые нужно «подложить» в среду исполнения
#                 (можно использовать для моков/маскировки опасных функций: system, file.remove и т.д.)
#   echo        — печатать код при исполнении (обычно FALSE)
#   print.eval  — ПЕЧАТАТЬ РЕЗУЛЬТАТЫ ВЫРАЖЕНИЙ. Ключевая опция, чтобы строки вида
#                 `prices['Armchair']` попадали в stdout без явного print().
#
# БЕЗОПАСНОСТЬ:
#   - В базовом R нет полноценной «песочницы». Мы изолируем код в новом env,
#     но ОС-доступ не блокируется магически.
#   - Для задач онлайн-платформы можно частично «глушить» опасные вызовы через inject,
#     например:
#       inject = list(
#         system      = function(...) stop("system disabled"),
#         file.remove = function(...) stop("file.remove disabled")
#       )
# -----------------------------------------------------------------------------
run_user_code <- function(
  file = "user_code.R",
  capture = character(0),
  inject = list(),
  echo = FALSE,
  print.eval = TRUE
) {
  # Бросаем явную ошибку, если файла нет (проще диагностировать)
  stopifnot(file.exists(file))

  # Изолированное окружение: parent=baseenv() (без лишних пользовательских объектов сверху)
  env <- new.env(parent = baseenv())

  # Подмешиваем моки/данные в окружение (при необходимости)
  if (length(inject)) list2env(inject, envir = env)

  # ВАЖНО: перехватываем весь вывод выполнения файла.
  # source(..., local=env, echo, print.eval) исполняет код ВНУТРИ env.
  # print.eval=TRUE заставляет R печатать результаты выражений (как в консоли),
  # что позволяет проверять «голые» выражения без print().
  logs <- utils::capture.output(
    base::source(file, local = env, echo = echo, print.eval = print.eval)
  )

  # Собираем запрошенные значения переменных
  values <- setNames(vector("list", length(capture)), capture)
  for (nm in capture) {
    if (exists(nm, envir = env, inherits = FALSE)) {
      values[[nm]] <- get(nm, envir = env, inherits = FALSE)
    } else {
      values[[nm]] <- NULL
    }
  }

  list(values = values, logs = logs, env = env)
}

# -----------------------------------------------------------------------------
# dynamic_test(condition, success, failure)
#  - Создаёт ОДИН тест с «динамическим» названием.
#  - Если condition=TRUE → тест называется success.
#  - Если condition=FALSE → тест называется failure, и тест проваливается.
#  - Используем настоящую expectation (expect_true(TRUE)), чтобы репортёры всегда
#    печатали имя успеха (TAP, progress и т.д.).
# -----------------------------------------------------------------------------
dynamic_test <- function(condition, success, failure) {
  if (isTRUE(condition)) {
    testthat::test_that(success, {
      testthat::expect_true(TRUE)
    })
  } else {
    testthat::test_that(failure, {
      testthat::fail(failure)
    })
  }
}
# =====================================================================

helper-run_user_code.R

Opnå en solid forståelse af R, et af de mest udbredte sprog til dataanalyse. Udforsk grundlæggende datatyper og endimensionelle værdier, og gå derefter videre til flerdimensionelle strukturer, herunder matricer, data frames og lister. Opbyg de nødvendige færdigheder til at anvende R effektivt i statistisk analyse og datadrevne beslutningsprocesser.

Lær det grundlæggende i R-syntaks, såsom aritmetik, variabler, printfunktioner og kommentarer. Styrk din forståelse af beregningslogik gennem øvelser.

Undersøg R's datatyper og forstå deres rolle i datahåndtering. Opbyg færdigheder i at arbejde med vektorer som essentielle strukturer til organisering og analyse af information.

Udvikl evnen til effektivt at håndtere kategoriske data. Lær at strukturere, gruppere og fortolke værdier ved at omdanne rå data til tydelige kategorier.

Forstå, hvordan man repræsenterer og arbejder med strukturerede todimensionelle data. Opnå fortrolighed med at transformere, navngive og anvende operationer på matricer til analytiske opgaver.

Behersk den mest anvendte datastruktur i R til tabelbaseret information. Lær at organisere, transformere og udtrække indsigter fra datasæt for at understøtte datadrevne beslutninger.

Forstå, hvordan lister adskiller sig fra vektorer ved at kunne indeholde elementer af forskellige typer og længder. Opnå færdigheder i at oprette, tilgå og ændre lister til organisering af komplekse datastrukturer.

Sletning af Vektorelementer

Fjernelse af et enkelt element

Eksempel

Fjernelse af flere elementer

Eksempel

Anvendelse af ændringer

Løsning