Summary  
This chapter explains how to assign and retrieve names for elements in a vector using a naming function, enabling direct access and clearer interpretation of each element.  

General domain of usage  
Data analysis (e.g., labeling student grades by subject)

Vektoreille R:ssä voidaan antaa nimet, jolloin jokaisella arvolla on siihen liitetty nimi. Tämä helpottaa datan tulkintaa, erityisesti kun arvot edustavat kategorioita, kuten oppiaineita, tuotteita tai kuukausia.

## Nimien määrittäminen
Vektorin nimeämiseksi luodaan erillinen nimivektori ja liitetään se alkuperäiseen vektoriin käyttämällä `names()`-funktiota. Jokainen nimi vastaa tällöin sijaintinsa mukaista alkiota.

### Esimerkki
Oletetaan, että sinulla on arvosanoja useista oppiaineista:

Näin voit esittää tämän taulukon R:ssä:

# Create a vector of grades
grades <- c(80, 75, 95, 100)
# Assign names to the grades
names(grades) <- c('Math', 'Physics', 'English', 'Literature')
# Display the labeled vector
grades

Tuloste näyttää jokaisen arvosanan sen vastaavan oppiaineen kanssa, mikä helpottaa tulosten ymmärtämistä.

# =====================================================================
# 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]]  # первый найденный

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

# ---------- CASE 1 ----------
{
  ok <- !is.null(res$values$items) &&
        identical(res$values$items,
                  c("Sofa", "Armchair", "Dining table", "Dining chair", "Bookshelf"))

  dynamic_test(
    ok,
    "Variable 'items' is declared and has correct values",
    sprintf("Expected items = c('Sofa','Armchair','Dining table','Dining chair','Bookshelf'). Got: %s",
            paste(utils::capture.output(dput(res$values$items)), collapse = " "))
  )
}

# ---------- CASE 2 ----------
{
  p <- res$values$prices
  ok <- !is.null(p) &&
        is.numeric(p) &&
        identical(unname(p), c(340, 150, 115, 45, 160))

  dynamic_test(
    ok,
    "Variable 'prices' is declared and has correct numeric values",
    sprintf("Expected prices = c(340,150,115,45,160). Got: %s",
            paste(utils::capture.output(dput(p)), collapse = " "))
  )
}

# ---------- CASE 3 ----------
{
  p <- res$values$prices
  ok <- !is.null(p) && !is.null(names(p)) &&
        identical(names(p),
                  c("Sofa", "Armchair", "Dining table", "Dining chair", "Bookshelf"))

  dynamic_test(
    ok,
    "Names(prices) match 'items'",
    sprintf("Expected names(prices) to equal items. Got: %s",
            paste(utils::capture.output(dput(names(p))), collapse = " "))
  )
}

# ---------- CASE 4 ----------
{
  out <- trimws(paste(res$logs, collapse = " "))
  ok <- grepl("Sofa.*Armchair.*Dining table.*Dining chair.*Bookshelf.*340.*150.*115.*45.*160", out)

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains named prices vector",
    sprintf("Expected console output to include names then values in order. 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

Hanki vankka ymmärrys R:stä, yhdestä laajimmin käytetyistä kielistä data-analyysissä. Tutustu perusdatalajeihin ja yksiulotteisiin arvoihin, ja etene moniulotteisiin rakenteisiin, kuten matriiseihin, data frameihin ja listoihin. Kehitä taidot, joita tarvitaan R:n tehokkaaseen soveltamiseen tilastollisessa analyysissä ja dataohjautuvassa päätöksenteossa.

Opi R:n syntaksin perusteet, kuten aritmetiikka, muuttujat, tulostusfunktiot ja kommentit. Syvennä ymmärrystäsi laskennallisesta logiikasta harjoitusten avulla.

Tutustu R:n tietotyyppeihin ja ymmärrä niiden merkitys tiedon käsittelyssä. Kehitä taitoja vektorien käytössä olennaisina rakenteina tiedon järjestämisessä ja analysoinnissa.

Kehitä kykyä hallita kategorista dataa tehokkaasti. Opi jäsentämään, ryhmittelemään ja tulkitsemaan arvoja muuntamalla raaka data selkeiksi kategorioiksi.

Ymmärrä, kuinka esittää ja käsitellä jäsenneltyä kaksiulotteista dataa. Vahvista osaamista matriisien muuntelussa, nimeämisessä ja operaatioiden soveltamisessa analyyttisiin tehtäviin.

Hallitse R:n yleisimmin käytetty tietorakenne taulukkomuotoisen tiedon käsittelyyn. Opi järjestämään, muuntamaan ja analysoimaan aineistoja tietoon perustuvien päätösten tueksi.

Opi, miten listat laajentavat vektorien ominaisuuksia mahdollistamalla erilaisten tyyppien ja pituuksien alkioiden tallentamisen. Kehitä kykyä luoda, käsitellä ja muokata listoja monimutkaisten tietorakenteiden järjestämiseksi.

Item	Price
Sofa	$340
Armchair	$150
Dining table	$115
Dining chair	$45
Bookshelf	$160

Item	Price
Sofa	$340
Armchair	$150
Dining table	$115
Dining chair	$45
Bookshelf	$160

Vektorielementtien Nimeäminen

Nimien määrittäminen

Esimerkki

Ratkaisu

Awesome!

Vektorielementtien Nimeäminen

Nimien määrittäminen

Esimerkki

Ratkaisu