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
参考サイト
- JupyterlabでRとJavascriptを使う - Qiita [2018-10-13]
- Installation · IRkernel
- IRkernel/IRkernel: R kernel for Jupyter
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