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

Se pueden eliminar elementos de un vector colocando un signo menos (`-`) antes de sus índices. Esto crea un nuevo vector sin esos elementos.

## Eliminación de un solo elemento
Es posible excluir un elemento por su índice.

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

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

## Eliminación de múltiples elementos
Proporcionar un vector de índices para eliminar más de un elemento.

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)]

## Aplicación de cambios
Los cambios mostrados en los ejemplos son **temporales**. Para hacerlos **permanentes**, es necesario reasignar el resultado a la variable original (o, si es necesario, a una variable diferente).

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

Adquirir una comprensión sólida de R, uno de los lenguajes más utilizados para el análisis de datos. Explorar los tipos de datos fundamentales y los valores unidimensionales, para luego avanzar a estructuras multidimensionales, incluyendo matrices, marcos de datos y listas. Desarrollar las habilidades necesarias para aplicar R de manera efectiva en el análisis estadístico y la toma de decisiones basada en datos.

Aprende los aspectos esenciales de la sintaxis de R, como aritmética, variables, funciones de impresión y comentarios. Fortalece tu comprensión de la lógica computacional a través de ejercicios.

Explora los tipos de datos en R y comprende su papel en el manejo de datos. Desarrolla habilidades para trabajar con vectores como estructuras esenciales para organizar y analizar información.

Desarrolla la capacidad de gestionar datos categóricos de manera efectiva. Descubre cómo estructurar, agrupar e interpretar valores convirtiendo datos en bruto en categorías claras.

Comprender cómo representar y trabajar con datos estructurados bidimensionales. Desarrollar confianza en la transformación, etiquetado y aplicación de operaciones a matrices para tareas analíticas.

Domina la estructura de datos más utilizada en R para información tabular. Aprende a organizar, transformar y extraer información valiosa de conjuntos de datos para respaldar decisiones basadas en datos.

Aprenda cómo las listas van más allá de los vectores al almacenar elementos de diferentes tipos y longitudes. Desarrolle la capacidad de crear, acceder y modificar listas para organizar estructuras de datos complejas.

Eliminación de Elementos de Vectores

Eliminación de un solo elemento

Ejemplo

Eliminación de múltiples elementos

Ejemplo

Aplicación de cambios

Solución