Summary  
This chapter explains how to retrieve the distinct levels of a factor, create ordered factors, and define a custom ordering of factor levels.  

General domain of usage  
Statistical data analysis

**Levels** in a factor represent the set of distinct categories that the factor can take.

Definition

## Viewing Levels
The `levels()` function shows all unique values stored in a factor.

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

# Display all levels
levels(curr_f)

## Ordered Factors
In some cases, categories have a natural order (e.g., "short" < "medium" < "tall"). Factors can be declared as ordered by setting `ordered = TRUE`.

sizes <- c('short', 'tall', 'medium',
           'medium', 'short', 'tall')

# Ordered factor (alphabetical order)
factor(sizes, ordered = TRUE)

## Custom Ordering
By default, R orders levels in alphabetical order, which may not always match the intended hierarchy. You can define a specific order by passing a vector of levels in the desired sequence.

sizes <- c('short', 'tall', 'medium',
           'medium', 'short', 'tall')
order <- c('short', 'medium', 'tall')

# Ordered factor (correct order)
factor(sizes, ordered = TRUE, levels = order)

This ensures the order matches your intended meaning.

# =====================================================================
# 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("grades", "grades_f"),
  echo       = FALSE,
  print.eval = TRUE
)

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

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

# ---------- CASE 2 ----------
{
  ok <- !is.null(res$values$grades_f) && is.factor(res$values$grades_f) && is.ordered(res$values$grades_f)

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

# ---------- CASE 3 ----------
{
  expected_levels <- c('F', 'D', 'C', 'B', 'A')
  ok <- identical(levels(res$values$grades_f), expected_levels)

  dynamic_test(
    ok,
    "Factor 'grades_f' has correct ordered levels (F < D < C < B < A)",
    sprintf("Expected levels: %s. Got: %s",
            paste(expected_levels, collapse = ", "),
            paste(levels(res$values$grades_f), collapse = ", "))
  )
}

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

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

This focused module covers the essential data structures in R for beginners: vectors, lists, data frames, and matrices. Learners will practice creating, accessing, and manipulating these structures to build a strong foundation for data analysis tasks in R.

Levels in Factors

Viewing Levels

Example

Ordered Factors

Example

Custom Ordering

Example

Løsning