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Jupyter notebook中运行R代码

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文章目录
  1. 1. 安装R
  2. 2. 安装Python
  3. 3. 安装Jupyter notebook
  4. 4. 安装 R kernel
  5. 5. 最后一步 在notebook中创建R文件
  6. 6. 初试R
  7. 7. 视频教程

本篇教程展示了如何在jupyter notebook中运行R代码, 并用一个案例介绍了这种方式编写R代码的好处。

安装R

如果你已经安装了R, 请忽略这一步骤。

你可以从这里下载R的安装文件, 我这里安装的是4.2.1, 你可以选择适合自己的版本, 如果不知道, 可以选择最新版本.

安装Python

你可以从这里下载python的安装包, 安装非常简单, 我们不再演示。

我使用的版本是3.6, 建议你选择最新版本进行安装。

安装Jupyter notebook

Jupyter notebook是python的包, 因此我们使用python安装包的命令pip进行安装:

安装之前最好先对pip进行升级:

python -m pip install --upgrade pip

升级完成以后, 安装jupyter:

python -m pip install jupyter

安装完成以后, 你可以在CMD中(或PowerShell)使用命令jupyter notebook启动notebook,
你就可以打开浏览器, 打开网址“localhost:8888”, 就看到了下面类似的界面。

安装 R kernel

R kernel用来与R代码解释器进行通讯, 实际上jupyter notebook是运行在python中, python想要执行R代码,
必须通过R解释器, 也就是你上面第一步安装的。

你可以打开R解释器:

执行命令install.packages('IRkernel')

安装了以后, 你还需要执行命令IRkernel::installspec(user=FALSE), 这个命令的作用是, 让jupyter找到你的R。

最后一步 在notebook中创建R文件

使用jupyter notebook命令来启动你的notebook, 打开网址“localhost:8888”, 在菜单处可以新建一个R notebook:

初试R

在新建的R文件里面, 你可以先执行安装命令, 我们装一个数据可视化的库:

install.packages("plotly")

你会看到如下输出结果:

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Installing package into 'C:/Users/syd/AppData/Local/R/win-library/4.2'
(as 'lib' is unspecified)

also installing the dependencies 'lazyeval', 'crosstalk'


Warning message in download.file(url, destfile, method, mode = "wb", ...):
"downloaded length 720896 != reported length 3174189"
Warning message in download.file(url, destfile, method, mode = "wb", ...):
"URL 'https://cran.r-project.org/bin/windows/contrib/4.2/plotly_4.10.0.zip': Timeout of 60 seconds was reached"
Error in download.file(url, destfile, method, mode = "wb", ...) :
download from 'https://cran.r-project.org/bin/windows/contrib/4.2/plotly_4.10.0.zip' failed
Warning message in download.packages(pkgs, destdir = tmpd, available = available, :
"download of package 'plotly' failed"
package 'lazyeval' successfully unpacked and MD5 sums checked
package 'crosstalk' successfully unpacked and MD5 sums checked

The downloaded binary packages are in
C:\Users\syd\AppData\Local\Temp\RtmpIDqbO6\downloaded_packages

之后, 我们随便画一个图, 看看:

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library(ggplot2)
library(plotly)  

n <- 20

x1 <- rnorm(n); x2 <- rnorm(n)
y1 <- 2 * x1 + rnorm(n)
y2 <- 3 * x2 + (2 + rnorm(n))
A <- as.factor(rep(c(1, 2), each = n))
df <- data.frame(x = c(x1, x2), y = c(y1, y2), A = A)
fm <- lm(y ~ x + A, data = df)

p <- ggplot(data = cbind(df, pred = predict(fm)), aes(x = x, y = y, color = A))
p <- p + geom_point() + geom_line(aes(y = pred))

ggplotly(p)

再画一个箱线图:

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p <- plot_ly(midwest, x = ~percollege, color = ~state, type = "box")

p

视频教程

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