平时写代码时喜欢使用jupyter notebook,它允许开发者将开发工作完全交给一个浏览器就可以了。 最近工作需要R语言不只是用来跑程序了,还需要用于写代码,但是由于jupyter notebook虽然允许 其他语言的整合但是并没有直接整合R语言,因此将R内核整合到jupyter notebook很有必要,经过摸索, 成功完成了R语言的jupyter notebook整合。

安装R语言

这里以debian为例,首先是安装r-base与r-base-dev

apt update -y
apt install r-base r-base-dev

R安装模块IRkernel

由于jupyter notebook实际运作模式是调用对应语言解释器返回运行结果,因此需要R语言首先安装对接模块,这就是 IRkernel,具体安装步骤如下: 首先是进入R语言

R

R语言安装devtools包

install.packages("devtools")

开发包安装好就可以从github安装IRkernel包了

devtools::install_github("IRkernel/IRkernel")

将R整合到jupyter notebook

IRkernel::installspec()

接下来就可以在jupyter notebook看到R语言的选项使用R语言编程了 r_kernel



用简单的代码测试下
library(readxl)
library(ggplot2)
library(ggpubr)
df <- read.csv("enrichment-kegg-Total.xls",sep="\t",header=TRUE)[1:20,]
df$pval <- as.numeric(as.character(df$pval))
df$Enrichment_score <- as.numeric(as.character(df$Enrichment_score))
df$log10Pvalue=-log10(df$pval)
df$term=factor(df$term)
m = ggplot(df, aes(x=term,y= -log10(pval)))
m + geom_bar(stat='identity',width=0.6) + coord_flip(ylim=c(0,7),expand=T) + geom_text(aes(label=ListHits), vjust=1.5, position=position_dodge(0.9), size=6)

绘图结果 r_kernel

总结

通过安装R语言基础包与IRkernel,达到了将R语言整合到jupyter notebook的目的

参考

How to Run R scripts in Jupyter