Summary  
This chapter explains how to index and subset factor objects by position or sequences of positions, and how to drop unused levels when extracting elements.  

General domain of usage  
Categorical data manipulation in data analysis

L'indicizzazione nei fattori funziona allo stesso modo dei vettori: si selezionano gli elementi in base alla loro posizione o a una sequenza di posizioni.

## Indicizzazione di base
È possibile recuperare valori specifici da un fattore inserendo i relativi indici tra parentesi quadre.

curr_f <- factor(c('USD', 'EUR', 'AUD', 'NOK', 
                   'CHF', 'EUR', 'AUD', 'EUR'))

# Output the third and fifth values
curr_f[c(3, 5)]

Il risultato mostra i valori selezionati, ma R elenca comunque tutti i livelli del fattore sotto l'output.

## Eliminazione dei livelli non utilizzati
Per visualizzare solo i livelli presenti nel risultato, utilizzare il parametro `drop = T` (`T` o `TRUE`).

curr_f <- factor(c('USD', 'EUR', 'AUD', 'NOK', 
                   'CHF', 'EUR', 'AUD', 'EUR'))

# Show only levels that appear in the result
curr_f[c(3, 5), drop = T]

## Sequenze
Quando si seleziona un intervallo di elementi, l'operatore due punti (`:`) genera indici consecutivi. Ad esempio, `5:10` crea la sequenza `5, 6, 7, 8, 9, 10`. Questo facilita l'estrazione di più elementi contemporaneamente.

# =====================================================================
# 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
candidates <- c(
  testthat::test_path("..", "..", "user_code.R"),
  testthat::test_path("user_code.R")
)

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("blood_gr"),
  echo       = FALSE,
  print.eval = TRUE
)

# ---------- CASE 1 ----------
{
  ok <- !is.null(res$values$blood_gr) && is.factor(res$values$blood_gr)

  dynamic_test(
    ok,
    "Variable 'blood_gr' is declared and factor type",
    "Expected variable 'blood_gr' to exist and be a factor."
  )
}

# ---------- CASE 2 ----------
{
  # Очікувані рівні для першого підвибіркового фактору
  expected_levels_1 <- c("B+", "O-", "O+")
  sub_1 <- droplevels(res$values$blood_gr[c(3, 10, 15)])
  ok <- identical(levels(sub_1), expected_levels_1)

  dynamic_test(
    ok,
    "Sub-factor blood_gr[c(3,10,15), drop=T] has correct levels",
    sprintf("Expected levels: %s. Got: %s",
            paste(expected_levels_1, collapse = ", "),
            paste(levels(sub_1), collapse = ", "))
  )
}

# ---------- CASE 3 ----------
{
  expected_levels_2 <- c("A-", "AB-", "AB+", "B-", "B+", "O-", "O+")
  sub_2 <- droplevels(res$values$blood_gr[15:21])
  ok <- identical(levels(sub_2), expected_levels_2)

  dynamic_test(
    ok,
    "Sub-factor blood_gr[15:21] has correct levels",
    sprintf("Expected levels: %s. Got: %s",
            paste(expected_levels_2, collapse = ", "),
            paste(levels(sub_2), collapse = ", "))
  )
}

# ---------- CASE 4 ----------
{
  out <- trimws(paste(res$logs, collapse = " "))
  ok <- grepl("O-", out) && grepl("B+", out) && grepl("O+", out) &&
        grepl("Levels", out)

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains subset values and 'Levels:'",
    sprintf("Expected console output to include subset values and 'Levels:'. 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

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

Apprendere le nozioni fondamentali della sintassi di R, come aritmetica, variabili, funzioni di stampa e commenti. Rafforzare 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 nell'utilizzo dei vettori come strutture essenziali per l'organizzazione e l'analisi delle informazioni.

Sviluppo della capacità di gestire efficacemente dati categorici. Scoperta di come strutturare, raggruppare e interpretare i valori convertendo dati grezzi in categorie definite.

Comprendere come rappresentare e gestire 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 diversi tipi e lunghezze. Sviluppa la capacità di creare, accedere e modificare le liste per organizzare strutture dati complesse.

Indicizzazione Nei Fattori

Indicizzazione di base

Eliminazione dei livelli non utilizzati

Sequenze

Soluzione