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Rで手早く計算するならGoogleColaboratoryで計算してipynbダウンロードしてhtmlに変換がお勧め(2020年5月時点)

2021年8月6日

  • RStudioは遅いので、コードを書き直しまくって実行するのには向かない（最後にこちらに清書していく感じ）
  • AnacondaにRを導入しようとしたら、うまくいくときとうまくいかないときがある
  • VisualStudioCodeでRを導入しようとしたら、csvファイルを読み込んだら、なぜか真っ暗になってしまってうまく表示されない

いろいろな苦労の末、2020年5月時点では、以下の方法が一番ましと思われました。

  1. Googleログイン
  2. https://colab.research.google.com/drive/1Wbt_tHd9KFEEszzXchwuFrhyCNR_KgtC 　をクリック
  3. 『ファイル』＞『ドライブにコピーを保存』を順にクリック
  4. 解析したいcsvファイルをcontentフォルダ内にアップロード
  5. 解析
  6. ipynbファイルをダウンロード
  7. ローカルのパソコンで、以下を入力してhtmlファイルに変換して保存（あらかじめ、ローカルのパソコンで、 ”pip install nbconvert” しておく（Anacondaの場合は、Anaconda Promptで “conda install nbconvert"） 
jupyter nbconvert --to html colaboratory_r_001.ipynb

なお、”colaboratory_r_001.ipynb”　のところは、それぞれのファイル名となります。

Google Colaboratoryで3秒でR環境構築

以下、Anacondaが既にインストールされている場合の方法を記載してみます。

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開発環境

  • Windows10
  • Anaconda (Python 3.7)

Anaconda Promptを起動してnbconvertをインストール

Windowsボタン　＞　Anaconda3(64-bit) 　＞　Anaconda Prompt(anaconda3) 　の順にクリックして、Anaconda Promptを起動し、以下を入力します。

conda install nbconvert

あれ、Anacondaには最初からインストールされているようです。

GoogleColaboratory上でR用のipynbファイルを作成

Googleにログイン後、https://colab.research.google.com/drive/1Wbt_tHd9KFEEszzXchwuFrhyCNR_KgtC 　をクリックします

『ファイル』＞『ドライブにコピーを保存』を順にクリック

下図のようになるので、名前を変更して保存します

GoogleColaboratory上でRで解析

自前のcsvファイルを用いる場合は、以下のようにアップロードします。

例えば、以下のような book2.xlsx　なるデータがあったとします。

エクセルで、『ファイル』＞『名前をつけて保存』から、『その他のオプション』をクリック

ファイルの種類で、『CSV UTF-8(コンマ区切り)(*.csv)』を選択し、適当な場所に保存します。

次に、先ほどの、GoogleColaboratory上で、『ファイル』ボタンをクリックします。

最初は、『ランタイムが…』と言われるので、何回かそのまま『ファイル』ボタンを押すと、『接続中…』と表示された後、以下のようになります。

下図の、『アップロード』をクリックし、さきほどの、book2.csv　をアップロードします

以下のような表示が出ますが、そのまま、OKをクリックします。

以下のように、コードを入力してから、”Shift + Enter”を押します

library("tidyverse")

d <- read_csv("book2.csv")
d

すると、以下のようになります

せっかくなので、以下のコードを入力してグラフをかきます

x <- read.csv("book2.csv")
x$ID <- as.character(x$ID)

data_plot_individuals <- x %>%
  gather(key, value, -ID, -age, -sex, -DM)

group_time_mean_sd <- data_plot_individuals %>%
  group_by(sex, key) %>%
  summarize(mean = mean(value), sd=sd(value))

b <- ggplot(group_time_mean_sd, aes(x=key, y=mean, group=sex, colour=sex)) +
  geom_line()

errors <- aes(ymax = mean + sd, ymin = mean - sd)
b <- b + 
  geom_errorbar(errors, width = 0.2) + 
  geom_point(aes(colour=sex, shape=sex), size=4)
b

ipynbファイルのダウンロード

『ファイル』＞『.ipynbをダウンロード』をクリックし、例えば今回は、D:/r/ フォルダに、200528_001.ipynbをダウンロードします。

AnacondaPromptでipynbファイルをhtmlファイルに変換

AnacondaPromptを起動し、以下を入力すると、htmlファイルが出来上がります。今回は、d:/r/フォルダの中にある、200528_001.ipynbファイルを、htmlファイルに変換します。

d:/
cd d:/r
jupyter nbconvert --to html 200528_001.ipynb

すると、以下のように、200528_001.htmlファイルが作成され、このファイルであれば、後で自分が見たりするのに見やすいです。

Anacondaではなく、https://www.python.org/downloads/からpythonをインストールしている場合

開発環境

Windows10
Python 3.9.6 (https://www.python.org/downloads/ からダウンロードしてインストール)
VisualStudioCode 1.58.2

準備

VisualStudioCodeで適当な場所（今回は、C:/r/test/ フォルダとしました。）を開き、ターミナル画面で以下を入力します。

pip install nbconvert

colaboratoryから、ipynbファイルをダウンロード後までは、上と一緒です。その後、ipynbファイル（今回は、200528_001.ipynb ）を、今回は、 C:/r/test/ フォルダ にコピーしたのち、ターミナル画面で以下を入力します。

jupyter nbconvert --to html 200528_001.ipynb

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R

Posted by twosquirrel