JupyterLab で R を使う

最近、データ解析に JupyterLab の Notebook を使うことが多くなりました。解析作業が Python だけで済む場合は問題が無いのですが、それでも R でちょっと検証したいと思うときがあります。しかし、他のツールを起動するのが億劫で、後回しにしてしまうことが何度もありました。

たしか JupyterLab で R が使えたはずだと思い出して調べてみると、参考サイト [1] で紹介されていた方法ですぐに使えるようになりました。

下記の OS 環境で動作確認をしています。

	Fedora Linux 37 Workstation	x86_64
	Python	3.11.0
	R	4.2.2

参考サイトで紹介されていた方法では、必要な IRkernel (R kernel for Jupyter Notebook) を github のサイトから取ってきていましたが、CRAN（R のパッケージの配信システム）で IRkernel が利用できたので、こちらを利用した方法をまとめました。

なお、以下の作業は、JupyterLab を起動する Python venv の仮想環境内でおこなっています。また、JupyterLab は既に利用できる状態になっているものとします。

まず R を起動して、IRkernel をインストールします。

(venv) [XXXXX ~]$ R
...
...
> install.packages("IRkernel")

次に IRkernel と JupyterLab をつなげます。

> IRkernel::installspec()

R を抜けて、JupyterLab を起動します。

> q()
ave workspace image? [y/n/c]: n
(venv) [XXXXX ~]$ jupyter lab

Launcher に R のアイコンが表示されていれば OK です。

R を利用できるようになった JupyterLab

使用例

一元配置の分散分析を例に、同じデータを使って R と Python で試してみました。

R の場合

Python の場合

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参考サイト

1. JupyterlabでRとJavascriptを使う - Qiita [2018-10-13]
2. Installation · IRkernel
3. IRkernel/IRkernel: R kernel for Jupyter

 

 

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