r - 如何为返回数据帧的函数编写单元测试

Question

我正在编写一个最终返回数据框的脚本。我的问题是关于如何使用单元测试包来确保返回的数据帧是正确的，是否有任何好的做法。（我是一名 R 程序员，对单元测试的概念还很陌生）

我的脚本实际上如下所示：

# initialize data frame
df.out <- data.frame(...)

# function set
function1 <- function(x) {...}
function2 <- function(x) {...}

# do something to this data frame
df.out$new.column <- function1(df.out)

# do something else
df.out$other.new.column <- function2(df.out)

# etc ....

...我最终得到一个包含许多新列的数据框。但是，使用单元测试来测试生成的数据帧是否符合预期的最佳方法是什么？

到目前为止，我已经创建了检查每个函数结果的单元测试，但我想确保将所有这些一起运行会产生预期的结果。我查看了Hadley Wickham 的测试页面，但在返回数据帧时看不到任何明显的内容。

到目前为止，我的想法是：

• 手动创建预期的数据框
• 检查输出是否等于此数据帧，使用expect_that或类似

关于在哪里寻找指导的任何想法/指示？迄今为止，我的 Google-fu 在这方面让我非常失望。

Answer 1

你的直觉似乎是正确的。根据函数的预期输出手动构造一个 data.frame，然后将其与函数的输出进行比较。

# manually created data
dat <- iris[1:5, c("Species", "Sepal.Length")]

# function
myfun <- function(row, col, data) {
    data[row, col]
}

# result of applying function
outdat <- myfun(1:5, c("Species", "Sepal.Length"), iris)

# two versions of the same test
expect_true(identical(dat, outdat))
expect_identical(dat, outdat)

如果您的 data.frame 可能不相同，您还可以在部分 data.frame 中运行测试，包括：

• dim(outdat), 检查大小是否正确
• attributes(outdat)或列的属性
• sapply(outdat, class), 检查变量类
• 变量的汇总统计（如果适用）
• 等等

Answer 2

如果您想在运行时对此进行测试，您应该查看优秀的ensurer包，请参见此处。在页面底部，您可以看到如何构建可以测试数据框的模板，您可以根据需要将其设置得尽可能详细和具体。

Answer 3

我只是在使用这样的东西

d1 <- iris
d2 <- iris 
expect_that(d1, equals(d2)) # passes
d3 <- iris
d3[141,3] <- 5
expect_that(d1, equals(d3)) # fails