環境整備のためのHowTo

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R環境の整備

rea-osakaのリポジトリで紹介しているスクリプトはR言語で書かれているものがあります。 そこで、ここでは、これらR言語で書かれたスクリプトをWindows上で利用するための環境整備を紹介します。

1. 環境構築の選択肢

R言語の環境を構築するための選択肢としては、R Projectの一時配布先であるCRANから直接インストールするだけでなく、 データサイエンス環境を容易に構築するためのディストリビューションの一つであるAnacondaを利用することも可能です。 実際、パソコンの環境整備について余計な労力を避けるためデータサイエンティストの間ではAnacondaの人気が高いです。

このような選択肢がある中、現在の所、RでGIS(地図を扱うシステム)を扱う環境整備が過渡期にあり、 Rのバージョンが最新に近いバージョンでないとこれらGISと便利に連携する機能が使えないという事情があります。 そして、AnacondaディストリビューションにパッケージングされているR関連のバージョンは少し古いものなので、 現在の所、GISに関して最新の便利な機能が使えません(Windowsに関して)。

本来、AnacondaのRに関するパッケージを使えば、 以下で紹介する環境が全部簡単にインストールされますが、GISの連携便利機能が使えないので、 ここでは、AnacondaのR関連パッケージを使わず、それぞれの配布元から最新のR環境を構築する手順を紹介します。

2. Rの開発環境を整備する

まずRについて、CRANからのインストールを紹介します。

R言語は、基本的な機能以外の部分について、 「パッケージ」として後からインストールできるようになっています。 一般的に良く利用されるものや、 rea-osakaのリポジトリにあるスクリプトが利用していたりするパッケージを例にして パッケージのインストールの手順を紹介します。

さて、Rは原始的にはコンソール上でコマンドを発行して実行します。

しかし、単純なコンソール上での作業は不便なので、 通常Rを使ってデータサイエンス作業をする場合、 統合開発環境や高級インタラクティブ環境を使います。

そこで、人気のあるRの統合開発環境の一つであるRStudioと ブラウザ上で動く高級インタラクティブ環境であるjupyterの環境構築方法を紹介します。

Anaconda環境の整備

Anacondaは、PythonとRを利用するための環境構築を容易にするディストリビューションです。