Summary  
This chapter introduces factors as a way to represent discrete categories in code, demonstrating how to convert a vector into a factor with defined levels.  

General domain of usage  
Data analysis

**ファクター**は、**カテゴリ変数**を表現するために使用されるデータ構造。

定義

これらの変数は、血液型、通貨、国籍などのように、限られた固定集合から値を取る。身長、収入、価格などの数値変数とは異なり、ファクターは離散的なカテゴリ用に設計されている。

## ファクターの作成
ファクターはベクトルから構築される。作成するには、ベクトルを定義し、`factor()`関数を適用して、ユニークなカテゴリの集合をレベルとして付与する。

# Create a vector of currency codes
curr <- c('USD', 'EUR', 'AUD', 'NOK', 
          'CHF', 'EUR', 'AUD', 'EUR')

# Convert the vector into a factor
curr_f <- factor(curr)
curr_f

結果は通常のベクトルのように見えますが、**Levels** という行が追加され、すべてのユニークなカテゴリが一覧表示されます。これらのレベルはファクターが取り得る値の集合を定義し、カテゴリを一貫して管理する必要があるデータ分析で特に有用です。

# =====================================================================
# 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:
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", "blood_gr"),
  echo       = FALSE,
  print.eval = TRUE
)

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

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

# ---------- CASE 2 ----------
{
  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 3 ----------
{
  expected_levels <- c("A-", "A+", "AB-", "AB+", "B-", "B+", "O-", "O+")
  ok <- identical(levels(res$values$blood_gr), expected_levels)

  dynamic_test(
    ok,
    "Factor 'blood_gr' has correct levels",
    sprintf("Expected levels: %s. Got: %s",
            paste(expected_levels, collapse = ", "),
            paste(levels(res$values$blood_gr), collapse = ", "))
  )
}

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

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains vector values and factor levels",
    sprintf("Expected console output to include vector elements 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

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。

ファクターの理解

ファクターの作成

例

解答