Summary  
This chapter explains how to modify a list data structure by adding new elements (by index or label and by merging), removing elements (by assigning NULL), and updating existing elements through reassignment.

General domain of usage  
Data structure manipulation

リストは柔軟性が高く、要素の**追加**、**削除**、**変更**が可能。

## 要素の追加
新しいインデックスまたはラベルに値を代入して新しい要素を追加。

# Creating a list
test <- list(text = "Text", number = 42, logical = TRUE)

# Add new value with a label
test["integer"] <- 23L
# Add new value with an index
test[[5]] <- "new element"
test

ラベルで追加する場合は、**引用符**（例：`"integer"`）を使用。

注意

`c()` 関数を使って2つのリストを結合し、1つのリストにまとめることも可能。

list1 <- list("first", 10)
list2 <- list("second", 20)

# Merge lists
list12 <- c(list1, list2)
list12

## 要素の削除
要素を削除するには、その要素に `NULL` を代入します。

test <- list(text = "Text", number = 42, logical = TRUE)

# Remove element
test$logical <- NULL
test

## 要素の更新
要素の値を変更するには、単純に再代入を行う。

test <- list(text = "Text", number = 42, logical = TRUE)

# Update element
test[1] <- "word"
test

# =====================================================================
# СКРЫТЫЕ ТЕСТЫ ДЛЯ user_code.R
#
# КАК МЫ РАБОТАЕМ:
#  1) Виконуємо user_code.R в окремому середовищі
#  2) Перевіряємо змінені значення та вивід
# =====================================================================

library(testthat)
source(testthat::test_path("helper-run_user_code.R"), local = TRUE)

# Знаходимо user_code.R
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")

# Виконуємо код користувача
res <- run_user_code(
  file       = user_file,
  capture    = c("info"),
  echo       = FALSE,
  print.eval = TRUE
)

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

  dynamic_test(
    ok,
    "Variable 'info' is declared and is a list",
    "Expected 'info' to exist and be a list."
  )
}

# ---------- CASE 2 ----------
{
  ok <- length(res$values$info) == 4

  dynamic_test(
    ok,
    "List 'info' contains 4 elements after modifications",
    sprintf("Expected length 4. Got: %s", length(res$values$info))
  )
}

# ---------- CASE 3 ----------
{
  expected_names <- c("Course name", "Section", "Chapter overall", "Level")
  ok <- identical(names(res$values$info), expected_names)

  dynamic_test(
    ok,
    "List 'info' has correct updated element names",
    sprintf("Expected names: %s. Got: %s",
            paste(expected_names, collapse = ", "),
            paste(names(res$values$info), collapse = ", "))
  )
}

# ---------- CASE 4 ----------
{
  expected_values <- list("R Introduction", 6, 44, "Beginner")
  ok <- identical(unname(res$values$info), expected_values)

  dynamic_test(
    ok,
    "List 'info' contains correct updated values",
    sprintf("Expected values: %s. Got: %s",
            paste(expected_values, collapse = ", "),
            paste(unname(res$values$info), collapse = ", "))
  )
}

# ---------- CASE 5 ----------
{
  out <- trimws(paste(res$logs, collapse = " "))

  ok <- grepl("Course name", out, fixed = TRUE) &&
        grepl("R Introduction", out, fixed = TRUE) &&
        grepl("Section", out, fixed = TRUE) &&
        grepl("6", out, fixed = TRUE) &&
        grepl("Chapter overall", out, fixed = TRUE) &&
        grepl("44", out, fixed = TRUE) &&
        grepl("Level", out, fixed = TRUE) &&
        grepl("Beginner", out, fixed = TRUE)

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains updated list with all names and values",
    sprintf("Expected output to include Course name, Section, Chapter overall, Level. Actual (first 300 chars): %s",
            substr(out, 1, 300))
  )
}


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

データ分析で最も広く使用されている言語の一つであるRについて、確かな理解を身につけます。基本的なデータ型や一次元の値を学び、次に行列、データフレーム、リストなどの多次元構造へと進みます。統計解析やデータ駆動型の意思決定にRを効果的に活用するためのスキルを習得します。

算術演算、変数、出力関数、コメントなど、Rの構文の基本を学びます。演習を通じて計算論理の理解を深めます。

Rのデータ型を探求し、データ処理におけるその役割を理解します。情報の整理と分析に不可欠な構造としてベクトルを扱うスキルを身につけます。

カテゴリカルデータを効果的に管理する能力を身につけます。生データを明確なカテゴリに変換することで、値を構造化し、グループ化し、解釈する方法を学びます。

構造化された二次元データを表現し、操作する方法を理解します。分析作業のために、行列の変換、ラベリング、演算の適用に自信を持てるようになります。

Rで最も広く使用されている表形式データ構造を習得します。データセットを整理し、変換し、洞察を抽出して、データ駆動型の意思決定を支援します。

リストがベクトルを超えて、異なる型や長さの要素を格納できることを学びます。複雑なデータ構造を整理するために、リストの作成、アクセス、変更の能力を身につけます。

リスト要素の変更

要素の追加

例

要素の削除

例

要素の更新

例

解答