R言語の環境をMacで整える ~ Jupyter notebookまで

　データ分析をRでやることになったので、Rの環境をMacで整えてみる（Pythonでいいじゃん！という気がするが、まだライブラリが追いついてなかったり、Rのほうがサンプルコードが多かったりという理由がある）。

brewでインストール

　brewでRをインストールするので、brewが入ってない人は

$ /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

　でbrewをインストール。

$ brew tap homebrew/science
$ brew install R

　これでRがインストールできる。さて、rとコマンドを打ってみると・・

$ r
> r: shell built-in command

　ほう。どうもzshにrというコマンドが既にあるようだ。特に使ってないのでdisalbeしちゃう

$ disable r
$ r

　うごいた。

R Studioを使ってみる

　Rといえば、R Studioということで、ダウンロード（こちら）して使ってみた。

　R StudioはR言語のIDEで、たしかに便利だ。REPLの他に、現在使われている変数が表示できたり、グラフの描写を別画面で表示させておくことができる。

　さて、Python使いとして気になるのは、Jupyter Notebookより使い易いか？だが、ハッキリ言って使いにくい！Jupyter Notebookを使いたくなる。Jupyter Notebookの良いところは、複数のコードを再度実行するのが簡単であり、さらにそのままドキュメントになってるので共有しやすいことだろう。

　　R Notebookを使えば、Jupyter NotebookのようにMarkdownとコードを混在させて書くことができて、実行結果をHTMLやPDFに書き出すことができる。しかし、こいつが使いにくい。どちらかというとドキュメンテーションをすることが目的で、実験をしながらドキュメントを作るというJupyter Notebookっぽさはない。

　おそらくR Notebook（R Markdown）を使ってる人は、REPLで実験しながら、上手く行ったらR Notebookにまとめるという使い方をしていると思う。Jupyter notebookという便利なものがあるのに、もったいない！

Jupyter notebookへ

　Jupyter notebookのほうが便利そうなので、Jupyter notebookを使う。

$ pip install jupyter
$ r
r > install.packages(c('repr', 'IRdisplay', 'evaluate', 'crayon', 'pbdZMQ', 'devtools', 'uuid', 'digest'))
r > devtools::install_github('IRkernel/IRkernel')
r > IRkernel::installspec()

　これでインストールは完了だ。