مسار تحليل قابل للتدقيق

summarize_csv <- function(text) {
  d <- read.csv(text = text, colClasses = c("character", "numeric"),
                stringsAsFactors = FALSE, na.strings = "")
  if (!identical(names(d), c("id", "minutes"))) stop("unexpected schema")
  if (anyNA(d$id) || any(d$id == "") || anyDuplicated(d$id)) stop("invalid ids")
  if (nrow(d) == 0L || anyNA(d$minutes) || !all(is.finite(d$minutes)) || any(d$minutes < 0)) stop("invalid minutes")
  list(rows = nrow(d), total = sum(d$minutes), mean = mean(d$minutes))
}
result <- summarize_csv("id,minutes\na,3\nb,9")
cat("rows=", result$rows, "; total=", result$total, "; mean=", result$mean, "\n", sep = "")

rows=2; total=12; mean=6

يمر المسار في الذاكرة بمخطط ضيق وهويات فريدة وقياسات منتهية غير سالبة وملخص صريح.

audit_rows <- function(ids, values) {
  stopifnot(length(ids) == length(values))
  valid <- !is.na(ids) & nzchar(ids) & !is.na(values) & is.finite(values) & values >= 0
  list(accepted = which(valid), rejected = which(!valid),
       total = sum(values[valid]))
}
result <- audit_rows(c("a", "b", "c"), c(3, NA_real_, -1))
cat("accepted=", paste(result$accepted, collapse = ","), "\n", sep = "")
cat("rejected=", paste(result$rejected, collapse = ","), "\n", sep = "")
cat("accepted total=", result$total, "\n", sep = "")

accepted=1
rejected=2,3
accepted total=3

تحفظ السياسة البديلة مواضع الرفض صراحة بدلاً من الحذف الصامت؛ ويبقى التفرد فحصاً منفصلاً.