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

Gli elementi possono essere rimossi da un vettore anteponendo un segno meno (`-`) ai loro indici. Questo crea un nuovo vettore senza quegli elementi.

## Rimozione di un singolo elemento
È possibile escludere un elemento tramite il suo indice.

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

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

## Rimozione di più elementi
Fornire un vettore di indici per rimuovere più di 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)]

## Applicazione delle modifiche
Le modifiche mostrate negli esempi sono **temporanee**. Per renderle **permanenti**, è necessario riassegnare il risultato alla variabile originale (o, se necessario, a una variabile diversa).

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

Acquisisci una solida comprensione di R, uno dei linguaggi più utilizzati per l'analisi dei dati. Esplora i tipi di dati fondamentali e i valori monodimensionali, quindi passa a strutture multidimensionali, inclusi matrici, data frame e liste. Sviluppa le competenze necessarie per applicare R in modo efficace nell'analisi statistica e nel processo decisionale basato sui dati.

Impara le nozioni fondamentali della sintassi di R, come aritmetica, variabili, funzioni di stampa e commenti. Rafforza la comprensione della logica computazionale attraverso esercizi.

Esplora i tipi di dati in R e comprendi il loro ruolo nella gestione dei dati. Sviluppa competenze nel lavoro con i vettori come strutture essenziali per organizzare e analizzare le informazioni.

Sviluppa la capacità di gestire efficacemente i dati categorici. Scopri come strutturare, raggruppare e interpretare i valori convertendo i dati grezzi in categorie chiare.

Comprendere come rappresentare e lavorare con dati strutturati bidimensionali. Acquisire sicurezza nella trasformazione, etichettatura e applicazione di operazioni alle matrici per attività analitiche.

Padroneggiare la struttura dati più utilizzata in R per informazioni tabellari. Imparare a organizzare, trasformare ed estrarre informazioni dai dataset per supportare decisioni basate sui dati.

Scopri come le liste si estendono oltre i vettori memorizzando elementi di tipi e lunghezze differenti. Sviluppa la capacità di creare, accedere e modificare liste per organizzare strutture dati complesse.

Eliminazione degli elementi del vettore

Rimozione di un singolo elemento

Esempio

Rimozione di più elementi

Esempio

Applicazione delle modifiche

Soluzione