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

**Looginen indeksointi** mahdollistaa dataframen rivien suodattamisen **ehtojen** perusteella. Rivinumeroiden muistamisen sijaan määritellään loogisia lausekkeita, ja vain ne rivit, joissa ehto on `TRUE`, palautetaan.

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', ]

Ehto tulee sijoittaa rivin indeksipaikkaan hakasulkeiden sisälle (`[condition, ]`).

# =====================================================================
# 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

Saavuta vankka ymmärrys R:stä, yhdestä laajimmin käytetyistä kielistä data-analyysissä. Tutustu perusdatatyyppeihin ja yksiulotteisiin arvoihin, ja etene moniulotteisiin rakenteisiin, kuten matriiseihin, datafreimeihin ja listoihin. Rakenna taidot, joita tarvitaan R:n tehokkaaseen soveltamiseen tilastollisessa analyysissä ja dataohjatussa päätöksenteossa.

Opi R-syntaksin perusteet, kuten aritmetiikka, muuttujat, tulostusfunktiot ja kommentit. Vahvista ymmärrystäsi laskennallisesta logiikasta harjoitusten avulla.

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

Kehitä kykyä hallita kategorista dataa tehokkaasti. Opi, kuinka jäsentää, ryhmitellä ja tulkita 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 tietoaineistoja tietoon perustuvien päätösten tueksi.

Opi, kuinka listat laajentavat vektorien ominaisuuksia tallentamalla eri tyyppisiä ja pituisia alkioita. Kehitä kykyä luoda, käyttää ja muokata listoja monimutkaisten tietorakenteiden järjestämiseksi.

Looginen Indeksointi

Esimerkki

Ratkaisu