如何为 returns 数据框的函数编写单元测试

How to write a testthat unit test for a function that returns a data frame

我正在编写一个最终 returns 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框是正确的,是否有任何好的做法。 (我是 R 程序员的新手,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 ....

...我最终得到了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框是否符合预期的最佳方法是什么?

到目前为止,我已经创建了单元测试来检查每个函数的结果,但我想确保 运行 所有这些一起产生预期的结果。我查看了 Hadley Wickham's page on testing 但看不到任何关于返回数据帧时要做什么的明显信息。

我目前的想法是:

关于在哪里寻找指导的任何想法/指示?到目前为止,我的 Google-fu 在这方面让我很失望。

您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 运行 测试 data.frame 的部分内容,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
  • 变量的汇总统计数据(如果适用)
  • 等等

如果您想在运行时对此进行测试,您应该查看出色的 ensurer 包,请参阅 here。在页面底部,您可以看到如何构建一个模板,您可以根据该模板测试您的数据框,您可以根据需要使其尽可能详细和具体。

我正在使用类似这样的东西

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