Summary
This chapter covers indexing vector elements by position or by name to access single or multiple items.

General domain of usage
Data analysis

Доступ до елементів вектора можливий за їхньою позицією (числовий індекс) або за призначеними іменами.

В R індексація починається з `1`.

Примітка

## Доступ до окремого елемента
Можна отримати один елемент за раз або за його позицією у векторі, або за призначеним іменем.

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

# First grade
grades[1]
# Grade for Literature
grades['Literature']

## Доступ до кількох елементів
Можна також вибрати декілька елементів одночасно, передавши вектор індексів або імен.

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

# Second and third grades
grades[c(2,3)]
# Grades for Math and Physics
grades[c('Math', 'Physics')]

# =====================================================================
# 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 один раз, извлекаем переменные и перехватываем вывод
res <- run_user_code(
  file       = user_file,
  capture    = c("prices", "items"),
  echo       = FALSE,
  print.eval = TRUE
)

out <- trimws(paste(res$logs, collapse = " "))

# ---------- CASE 1 ----------
{
  ok <- grepl("Armchair *150", out)

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains price of 'Armchair' (150)",
    sprintf("Expected console output to include 'Armchair 150'. Actual: %s", out)
  )
}

# ---------- CASE 2 ----------
{
  ok <- grepl("Dining table.*Dining chair.*115.*45", out)

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains prices of 'Dining table' (115) and 'Dining chair' (45)",
    sprintf("Expected console output to include both 'Dining table' and 'Dining chair' with values 115 and 45. 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

Отримайте ґрунтовне розуміння R — однієї з найпоширеніших мов для аналізу даних. Вивчайте базові типи даних та одновимірні значення, а потім переходьте до багатовимірних структур, зокрема матриць, датафреймів і списків. Формуйте навички, необхідні для ефективного застосування R у статистичному аналізі та прийнятті рішень на основі даних.

Вивчення основ синтаксису R, таких як арифметика, змінні, функції виведення та коментарі. Поглиблення розуміння обчислювальної логіки за допомогою вправ.

Дослідження типів даних у R та розуміння їхньої ролі в обробці даних. Формування навичок роботи з векторами як основними структурами для організації та аналізу інформації.

Розвиток навичок ефективного керування категоріальними даними. Ознайомлення зі структуризацією, групуванням і тлумаченням значень шляхом перетворення сирих даних у чіткі категорії.

Ознайомлення з представленням і роботою зі структурованими двовимірними даними. Формування впевненості у трансформації, маркуванні та застосуванні операцій до матриць для аналітичних завдань.

Опанування найпоширенішої структури даних у R для табличної інформації. Вивчення організації, трансформації та отримання висновків із наборів даних для підтримки прийняття рішень на основі даних.

Дізнайтеся, як списки виходять за межі векторів, зберігаючи елементи різних типів і довжин. Розвивайте навички створення, доступу та модифікації списків для організації складних структур даних.

Індексація Елементів Вектора

Доступ до окремого елемента

Приклад

Доступ до кількох елементів

Приклад

Рішення