Summary
Logical indexing involves using boolean conditions inside indexing brackets to selectively return only those rows of a data structure that meet specified criteria.

General domain of usage
Data frame manipulation and filtering in data analysis

**Logisches Indexieren** ermöglicht das Filtern von Zeilen eines Data Frames basierend auf **Bedingungen**. Anstatt sich Zeilennummern zu merken, werden logische Ausdrücke angegeben, und es werden nur die Zeilen zurückgegeben, bei denen die Bedingung `TRUE` ist.

name <- c("Alex", "Julia", "Finn")
age <- c(24, 43, 32)
gender <- c("M", "F", "M")
test <- data.frame(name, age, gender)

# People older than 30
test[test$age > 30, ]
# Males only
test[test$gender == 'M', ]

Die Bedingung sollte an der Zeilenindexposition in eckigen Klammern (`[condition, ]`) platziert werden.

# =====================================================================
# СКРЫТЫЕ ТЕСТЫ ДЛЯ user_code.R
#
# КАК МЫ РАБОТАЕМ:
#  1) Виконуємо user_code.R, отримуємо res$logs
#  2) Кожний CASE — окремий dynamic_test(...)
# =====================================================================

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

# Ідентифікація файлу користувача
candidates <- c(
  testthat::test_path("..", "..", "user_code.R"),
  testthat::test_path("user_code.R")
)
user_file <- candidates[file.exists(candidates)][1]
if (is.na(user_file)) stop("user_code.R not found")

# Виконання коду з обмеженням обсягу виводу
logs_full <- utils::capture.output(source(user_file, echo = FALSE, print.eval = TRUE))
out <- trimws(substr(paste(logs_full, collapse = " "), 1, 1000))  # максимум 1000 символів

# ---------- CASE 1 ----------
{
  fastest <- mtcars[mtcars$qsec < 16, ]
  ok <- all(rownames(fastest) %in% c("Duster 360", "Camaro Z28", "Ford Pantera L", "Ferrari Dino", "Maserati Bora"))

  dynamic_test(
    ok,
    "Filtering mtcars[qsec < 16] returns correct rows (fastest cars)",
    sprintf("Expected rows: Duster 360, Camaro Z28, Ford Pantera L, Ferrari Dino, Maserati Bora. Got: %s",
            paste(rownames(fastest), collapse = ", "))
  )
}

# ---------- CASE 2 ----------
{
  six_cyl <- mtcars[mtcars$cyl == 6, ]
  ok <- all(rownames(six_cyl) %in% c("Mazda RX4", "Mazda RX4 Wag", "Hornet 4 Drive",
                                     "Valiant", "Merc 280", "Merc 280C", "Ferrari Dino"))

  dynamic_test(
    ok,
    "Filtering mtcars[cyl == 6] returns correct rows (6-cylinder cars)",
    sprintf("Expected 7 rows: Mazda RX4, Mazda RX4 Wag, Hornet 4 Drive, Valiant, Merc 280, Merc 280C, Ferrari Dino. Got: %s",
            paste(rownames(six_cyl), collapse = ", "))
  )
}

# ---------- CASE 3 ----------
{
  ok <- grepl("Duster 360", out) &&
        grepl("Camaro Z28", out) &&
        grepl("Ferrari Dino", out) &&
        grepl("Mazda RX4", out) &&
        grepl("Hornet 4 Drive", out) &&
        grepl("Valiant", out)

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains names of fastest and 6-cylinder cars",
    sprintf("Expected output to include Duster 360, Camaro Z28, Ferrari Dino, Mazda RX4, Hornet 4 Drive, Valiant. Actual (first 300 chars): %s",
            substr(out, 1, 300))
  )
}

# ---------- CASE 4 ----------
{
  # розділяємо аутпут на два датафрейми по повторному заголовку
  parts <- strsplit(out, "mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb")[[1]]
  part1 <- if (length(parts) >= 2) parts[2] else out
  part2 <- if (length(parts) >= 3) parts[3] else out

  # перевіряємо, що у першій частині (fastest cars) є типові моделі
  fast_ok <- grepl("Duster 360", part1) &&
             grepl("Camaro Z28", part1) &&
             grepl("Ford Pantera L", part1) &&
             grepl("Ferrari Dino", part1) &&
             grepl("Maserati Bora", part1)

  # перевіряємо, що у другій частині (6 cylinders) є типові моделі
  cyl6_ok <- grepl("Mazda RX4", part2) &&
             grepl("Mazda RX4 Wag", part2) &&
             grepl("Hornet 4 Drive", part2) &&
             grepl("Valiant", part2) &&
             grepl("Merc 280", part2) &&
             grepl("Merc 280C", part2) &&
             grepl("Ferrari Dino", part2)

  ok <- fast_ok && cyl6_ok

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains both filtered data frames with correct car names",
    sprintf("Expected first output to include Duster 360... and second to include Mazda RX4... Actual (first 400 chars): %s",
            substr(out, 1, 400))
  )
}


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

Erwerben Sie ein fundiertes Verständnis von R, einer der am weitesten verbreiteten Sprachen für Datenanalyse. Erforschen Sie grundlegende Datentypen und eindimensionale Werte und vertiefen Sie sich anschließend in mehrdimensionale Strukturen wie Matrizen, Data Frames und Listen. Entwickeln Sie die Fähigkeiten, R effektiv in der statistischen Analyse und datenbasierten Entscheidungsfindung einzusetzen.

Erlernen Sie die Grundlagen der R-Syntax, wie Arithmetik, Variablen, Ausgabefunktionen und Kommentare. Vertiefen Sie Ihr Verständnis der rechnerischen Logik durch Übungen.

Untersuchung der Datentypen in R und deren Bedeutung für die Datenverarbeitung. Entwicklung von Fähigkeiten im Umgang mit Vektoren als grundlegende Strukturen zur Organisation und Analyse von Informationen.

Fähigkeit zur effektiven Verwaltung kategorialer Daten entwickeln. Erfahren, wie Rohdaten durch Strukturierung, Gruppierung und Interpretation in eindeutige Kategorien umgewandelt werden.

Verstehen, wie strukturierte zweidimensionale Daten dargestellt und bearbeitet werden. Sicherheit im Transformieren, Beschriften und Anwenden von Operationen auf Matrizen für analytische Aufgaben gewinnen.

Beherrschung der am häufigsten verwendeten Datenstruktur in R für tabellarische Informationen. Organisation, Transformation und Gewinnung von Erkenntnissen aus Datensätzen zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen.

Erfahren Sie, wie Listen über Vektoren hinausgehen, indem sie Elemente unterschiedlichen Typs und unterschiedlicher Länge speichern. Entwicklung der Fähigkeit, Listen zu erstellen, darauf zuzugreifen und sie zu modifizieren, um komplexe Datenstrukturen zu organisieren.

Logisches Indizieren

Beispiel

Lösung

Awesome!

Logisches Indizieren

Beispiel

Lösung