Как перестать бояться и полюбить R. Часть 2. Установка
Для того чтобы работать с R нам требуется установить его на свой компьютер. Сделать это можно, скачав дистрибутив с сайта комплексной архивной сети R CRAN (The Comprehensive R Archive Network) [1]. Далее CRAN нам понадобится для скачивания многочисленных библиотек, так как большая часть из них хранится именно здесь. Пока что выберите подходящий для вашей операционной системы дистрибутив, в моём случае это вариант для Windows, и скачайте его.
Запустите скаченный инсталлятор и установите R на ваш компьютер. Вы можете оставить все настройки по умолчанию.
Если после установки запустить исполняемый файл R.exe, то нас встретит консоль, с которой можно работать и в которую можно вводить свои команды.
Но так работать не удобно и не принято. Для удобства работы с языками программирования существуют различные интегрированные среды разработки IDE (Integrated Development Environment). Простыми словами – это интерфейсы, которые нужны для создания оптимальной рабочей среды.
Одна из таких IDE это RStudio [2], которой мы и воспользуемся. При этом вы можете выбрать для себя что-то другое, если привыкли работать, к примеру, с Jupyter Notebook [3].
Скачиваем RStudio [4]. Стоит отметь, что с сайта также можно открыть CRAN для скачивания дистрибутива R.
Как и в случае с установкой R, запускаем скаченный инсталлятор и следуем инструкциям, все настройки можно так же оставить по умолчанию. После установки открываем RStudio и начинаем разбираться с тем, что нас встречает.
Мы видим перед собой четыре окна, которые я пронумеровал на скриншоте.
1. Источник. В данном случае это безыменный Untitled1 скрипт R. Именно тут мы будем писать наш код, форматировать и комментировать его, сохранять в отдельные файлы с расширением .R.
2. Консоль. Ровно такая же встретила нас при запуске R. Здесь можно выполнять команды напрямую, иногда это пригождается.
3. Здесь собрано несколько вкладок:
- Environment – отображает переменные, датасеты, списки, векторы и прочие элементы, про которые мы поговорим в следующей статье;
- History – хранит историю выполнения команд;
- Connections – показывает настроенные подключения к базам данных;
- Tutorial – содержит полезную информацию про R.
4. В этом окне тоже разные вкладки:
- Flies – показывает файлы и папки как в проводнике;
- Plots – отображает графики;
- Packages – содержит список установленных пакетов;
- Help – справка по функциям;
- Viewer – позволяет просматривать локальный веб-контент;
- Presentation – просмотр презентаций в Markdown.
Может показаться, что всего много и это правда так, но чаще всего нам нужны будут только: окно для написания и запуска скриптов, Plots – для работы с графиками, Environment – для работы с объектами и справка на вкладке Help. Кроме того, вы можете настроить все окна и вкладки по своему вкусу в Tools >> Global Options >> Pane Layout, а если открыть Tools >> Global Options >> Appearance, то можно кастомизировать внешний вид IDE.
Последний аспект, который мы затронем в этой статье – это установка библиотек. Библиотеки – это наборы функций, которые собираются в отдельные пакеты и размещаются разработчиками на CRAN или GitHub. Представить себе работу в R без них нельзя. Мы будем использовать много разных библиотек.
Давайте установим библиотеку ggplot2, которая позволяет строить крутые графики и будет нами активно использоваться дальше. Для установки и подключения библиотеки мы используем следующие простые команды, которые запишем в тело скрипта. Символ # используется для того, чтобы отделить исполняемый код от текстовых комментариев.
#Установка библиотеки. Выполняется один раз.
install.packages("ggplot2")
#Подключение библиотеки. Выполняется при каждом запуске скрипта.
library(ggplot2)Для выполнения кода мы можем нажимать кнопку Run или использовать сочетание клавиш Ctrl + Enter для запуска каждой отдельной строчки кода.
В консоли отображается запуск и результат выполнения кода – мы установили с вами первую библиотеку и подключили её.