一、引言

Jupyter（以前叫 iPython）已经被数据科学家，研究人员和分析师广泛采用。Jupyter 的笔记本用户界面可以将可执行代码与叙述性文本，方程式，交互式可视化和图像混合在一起，以加强团队合作，并推动可重复的研究和培训向前发展。Jupyter 开始于 Python 语言，现在拥有50种不同语言的内核，而 IRKernel 是用于 Jupyter 的本地 R 内核。

数据科学家、研究人员和分析师使用 conda 软件包管理器来安装和组织项目依赖。通过 conda，他们可以轻松地构建和共享元数据包，这些元数据包是可下载的软件包。conda 可以在 Linux, OS X, 和 Windows 下工作，并且是与语言无关的，因此我们可以将它用于任何编程语言以及依赖于多种语言的项目。

接下来，让我们使用 conda 和 Jupyter 在 R 中开始一个数据科学项目。

二、安装

1. 创建”R Essentials”

Anaconda 团队已经创建了一个 “R Essentials“ 把 IRKernel 和数据科学分析中最常用的超过 80 个 R 包捆绑在了一起，这些包包括：dplyr、shiny、ggplot2、tidyr、caret 和 nnet。

“R Essentials” 下载需要通过 conda 命令。Miniconda 已经包含了 conda、Python 以及其他的一些必须包，而 Anaconda 则包含了 miniconda 的所有东西，以及用于科学，数学，工程和数据分析的 200 多个最受欢迎的 Python 软件包。用户可以选择安装 Anaconda 一次安装所有的包；也可以先安装 Miniconda ，然后再使用 conda 命令安装他们需要的包，包括在 Anaconda 中的任何包。

如果你已经拥有了 conda，你可以为当前环境安装 “R Essentials”：

conda install -c r r-essentials

或者创建一个专门用于 “R essentials” 的新环境：

conda create -n my-r-env -c r r-essentials

2. 常见问题与解决

① conda 安装完 r-essentials，命令行下启动 R 出错：

$ R
......
 *** caught segfault ***
address 0x20, cause 'memory not mapped'
Traceback:
 1: dyn.load(libPath)
......
Possible actions:
1: abort (with core dump, if enabled)
2: normal R exit
3: exit R without saving workspace
4: exit R saving workspace
Selection: 
Selection: 
Warning message:
In doTryCatch(return(expr), name, parentenv, handler) :
  unable to load shared object '/usr/local/software/anaconda3/lib/R/modules//R_X11.so':
  libXdmcp.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory
> quit()

解决方法：

conda install -c clinicalgraphics libxdmcp

三、在 Jupyter Notebook 中使用 R

Jupyter 提供了一个强大的笔记本交互界面来写你的分析，并与同行分享。打开一个 shell 并运行下面这个命令来启动浏览器中的 Jupyter 笔记本界面：

jupyter notebook

创建一个新的 R 笔记：

使用 conda 和 Jupyter 在 R 中实现数据科学分析 - 图1

接下来，你就可以在 notebook cells 中编写和运行你的 R 代码了。

1. Jupyter Notebook R 笔记示例

导入数据整理 R 包，dplyr：

In [1]: library(dplyr)

调用一个可用的数据集，如 iris：

In [2]: iris
Out[2]:
    Sepal.Length    Sepal.Width     Petal.Length    Petal.Width     Species
1            5.1            3.5              1.4            0.2      setosa
2            4.9              3              1.4            0.2      setosa
...

计算物种的平均萼片宽度：

In [3]: iris %>%
 group_by(Species) %>%
 summarise(Sepal.Width.Avg = mean(Sepal.Width)) %>%
 arrange(Sepal.Width.Avg)
Out [3]:
        Species     Sepal.Width.Avg
1    versicolor                2.77
2     virginica               2.974
3        setosa               3.428

导入可视化 R 包 ggplot2：

In [4]: library(ggplot2)

绘图 Sepal.Width vs. Sepal.Length：

In [5]: ggplot(data=iris, aes(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width, color=Species)) + geom_point(size=3)

使用 conda 和 Jupyter 在 R 中实现数据科学分析 - 图2

2. 转换笔记为幻灯片

Jupyter 可以把笔记转换为在线幻灯片，供讲座和教程使用。

要将笔记本转换为 reveal.js 演示文稿，请将 “单元格工具栏(Cell Toolbar)” 设置为“幻灯片放映(Slideshow”)”：
使用 conda 和 Jupyter 在 R 中实现数据科学分析 - 图3

将单元格(cells)组织成幻灯片(slides)和副幻灯片(subslides)：
使用 conda 和 Jupyter 在 R 中实现数据科学分析 - 图4

执行转化命令：

jupyter nbconvert my_r_notebook.ipynb --to slides --post serve

最后，打开浏览器展示幻灯片：

使用 conda 和 Jupyter 在 R 中实现数据科学分析 - 图5

3. 常见问题与解决

① jupyter notebook 中 R 画图，不显示文字、标签。
使用 conda 和 Jupyter 在 R 中实现数据科学分析 - 图6

解决方法：

# This is because the fonts are missing in anaconda, what we need is to install it:
conda install -c anaconda fonts-anaconda

参考：https://github.com/ContinuumIO/anaconda-issues/issues/7455

四、创建自定义 R 包

出于用户使用方便考虑，Anaconda 已经在 “R Essentials” 中打包了一些最常用的数据科学 R 包。使用 conda metapackage 命令创建您自己的 R 软件包以便与同行共享也非常容易。例如，提供一个只包含在我们的示例笔记本中使用的库，名字为 custom-r-bundle 的下载程序，只需创建 metapackage 即可：

conda metapackage custom-r-bundle 0.1.0 --dependencies r-irkernel jupyter r-ggplot2 r-dplyr --summary "My custom R bundle"

把我们自定义的 R 包上传到 Anaconda.org 与同事分享：

conda install anaconda-client
anaconda login
anaconda upload path/to/custom-r-bundle-0.1.0-0.tar.bz2

现在，任何人都可以通过运行下面的命令来获取所有这些包和依赖关系：

conda install -c <your anaconda.org username> custom-r-bundle

五、总结

本博客文章探讨 Jupyter 如何为 R 用户提供一个漂亮的笔记本界面来进行开发，叙述和分享 R 中的数据科学项目。同样的，对于开始，打包和跟踪必要的依赖关系以便用 conda 和 “R essentials” 复制分析和结果，也是非常简单的。

六、参考资料

https://www.anaconda.com/developer-blog/jupyter-and-conda-r/