Summary  
Data frames are two-dimensional data structures with named columns that can hold mixed data types, and R provides built-in datasets stored as data frames or matrices for convenient access.

General domain of usage  
Data analysis

En **data frame** är en **tvådimensionell** datastruktur liknande en matris, men med en viktig skillnad: en data frame kan lagra olika datatyper i sina kolumner.

Definition

## Huvudsakliga egenskaper
- Liksom matriser är varje element i en data frame placerat vid skärningspunkten mellan en rad och en kolumn;
- Till skillnad från matriser måste kolumner i en data frame alltid ha namn;
- Data frames används ofta för att lagra dataset i R, där olika kolumner representerar variabler av olika typer.

## Inbyggda dataset
R tillhandahåller många inbyggda dataset, vissa lagrade som matriser (endast numerisk data) och andra som data frames (blandade datatyper).

# =====================================================================
# ОПТИМІЗОВАНИЙ ВАРІАНТ ТЕСТІВ ДЛЯ mtcars
# =====================================================================

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

# Пошук 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")

# Виконання user_code.R з обмеженим capture
logs_full <- utils::capture.output(source(user_file, echo = FALSE, print.eval = TRUE))
out <- trimws(substr(paste(logs_full, collapse = " "), 1, 3000))  # обмеження довжини

# ---------- CASE 1 ----------
{
  ok <- grepl("data.frame", out, fixed = TRUE)

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output includes 'data.frame' class info",
    sprintf("Expected output to contain 'data.frame'. Actual (first chars): %s", substr(out, 1, 200))
  )
}

# ---------- CASE 2 ----------
{
  ok <- all(sapply(c("mpg","cyl","disp","hp","drat","wt","qsec"), function(x) grepl(x, out, fixed = TRUE)))

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains main column names of mtcars",
    sprintf("Expected column names mpg,cyl,disp,hp,drat,wt,qsec. Actual (first chars): %s", substr(out, 1, 200))
  )
}

# ---------- CASE 3 ----------
{
  ok <- all(sapply(c("Mazda RX4","Datsun 710","Hornet 4 Drive"), function(x) grepl(x, out, fixed = TRUE)))

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains example row names (Mazda RX4, Datsun 710, Hornet 4 Drive)",
    sprintf("Expected row names present. Actual (first chars): %s", substr(out, 1, 200))
  )
}

# ---------- CASE 4 ----------
{
  ok <- all(sapply(c("21.0","160.0","3.90"), function(x) grepl(x, out, fixed = TRUE)))

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains numeric data from mtcars",
    sprintf("Expected values 21.0, 160.0, 3.90. Actual (first chars): %s", substr(out, 1, 200))
  )
}


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

Få en gedigen förståelse för R, ett av de mest använda språken för dataanalys. Utforska grundläggande datatyper och endimensionella värden, och gå sedan vidare till flerdimensionella strukturer, inklusive matriser, data frames och listor. Bygg de färdigheter som krävs för att använda R effektivt inom statistisk analys och datadrivna beslutsprocesser.

Lär dig grunderna i R-syntax, såsom aritmetik, variabler, utskriftsfunktioner och kommentarer. Fördjupa förståelsen av beräkningslogik genom övningar.

Utforska R:s datatyper och förstå deras roll i datahantering. Utveckla färdigheter i att arbeta med vektorer som grundläggande strukturer för att organisera och analysera information.

Utveckla förmågan att hantera kategoriska data effektivt. Upptäck hur man strukturerar, grupperar och tolkar värden genom att omvandla rådata till tydliga kategorier.

Förstå hur man representerar och arbetar med strukturerad tvådimensionell data. Bygg upp säkerhet i att transformera, märka och tillämpa operationer på matriser för analytiska uppgifter.

Behärska den mest använda datastrukturen i R för tabellinformation. Lär dig att organisera, transformera och extrahera insikter från dataset för att stödja datadrivna beslut.

Lär dig hur listor går utöver vektorer genom att lagra element av olika typer och längder. Utveckla förmågan att skapa, komma åt och modifiera listor för att organisera komplexa datastrukturer.

Förståelse av Dataframes

Huvudsakliga egenskaper

Inbyggda dataset

Lösning