在 Anaconda 中使用 R 语言

使用 Anaconda，您可以轻松安装 R 编程语言和 6,000 多个用于数据科学的常用 R 包。您还可以创建和共享您自己的自定义 R 包。

笔记

使用 conda 安装 R 包时，您需要在常规包名称前添加 r-。例如，如果要安装 rbokeh，则需要使用rJava 或 rJava，键入.conda install r-rbokehconda install r-rjava

R Essentials 包包含大约 200 个最流行的数据科学 R 包，包括 IRKernel、dplyr、shiny、ggplot2、tidyr、caret 和 nnet。它在以下指南中用作示例。

R 是安装到新环境中的默认解释器。您可以使用r-base包指定 R 解释器。除非您更改 R 解释器，否则 conda 将继续在每个环境中使用默认解释器。

要在 Windows 上运行以下命令，请使用开始 - Anaconda Prompt。在 macOS 或 Linux 上，打开终端。

更新 R 包

  • 使用一个命令更新所有包及其依赖项：

    conda update r-caret

  • 如果 R 频道中有新版本的包可用，您可以使用它 来更新特定的包。conda update

创建和共享自定义 R 包

创建和共享自定义 R 包类似于创建和共享 conda 包。

示例：创建一个名为“Custom-R-Bundle”的简单自定义 R 包元包，其中包含几个流行的程序及其依赖项：

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

通过将新元数据包上传到您在anaconda.org上的频道来共享它：

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

现在任何人都可以从任何计算机访问您的自定义 R 包：

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

使用 R 创建环境

  1. 下载并安装 Anaconda。

  2. 使用从 CRAN 构建的所有 r-essentials conda 包创建一个新的 conda 环境：

    conda create -n r_env r-essentials r-base

  3. 激活环境：

    conda activate r_env

  4. 列出环境中的包：

    conda list

该列表显示安装了包 r-base，并且 r 列在环境中其他 R 包的构建字符串中。

Anaconda Navigator，Anaconda 图形包管理器和应用程序启动器，默认创建 R 环境。

使用 R 创建新环境

创建新环境时，您可以通过在包列表中显式包含 r-base 来使用 R。

使用Conda 4.6：

conda create -n r-environment r-essentials r-base
conda activate r-environment

镜像 R 通道

许多 Anaconda Enterprise 客户维护 R 通道的本地镜像。

首次镜像 R 通道时，通过运行anaconda-server-sync-conda带有选项的命令来清理现有包 --clean.

卸载 R Essentials

要卸载 R Essentials 包，请运行： conda remove r-essentials

笔记

这将仅删除 R Essentials 并禁用 R 语言支持。不会删除其他 R 语言包。

在 Anaconda 中使用 MRO

如果您更喜欢将 Microsoft R Open (MRO) 平台与 Anaconda 结合使用，而不是 R，您可以将默认 R 解释器从 R 切换到 MRO。要获得 MRO，您需要明确包含mro-base. Anaconda 将维护 MRO 包的存档，但不会更新 MRO 包。对 MRO 包的支持将视具体情况而定。

如果您使用的是 MRO，建议迁移到 R。按照迁移说明进行操作。

将默认的 R 解释器从 R 切换到 MRO

运行 conda info 并检查您的 conda 版本。如果您的 conda 版本低于 4.6，请运行 将 conda 更新到最新版本。conda update conda

跑步：

conda config --system --set pinned_packages _r-mutex=*=anacondar*

默认的 R 解释器将从 R 切换到 MRO。

要了解有关如何将 MRO 与 Anaconda 结合使用的更多信息，请参阅 将 MRO 语言与 Anaconda 结合使用。

资源

以下是一些有关将 Anaconda 与 R 编程语言结合使用的其他资源：

  • 可与 Anaconda 一起使用的 R 语言包——现在有数百个 R 语言包可用，并且有多种获取方式。
  • Navigator 教程 –将 R 编程语言与 Anaconda Navigator 结合使用。Anaconda Navigator 图形界面 (GUI) 使新用户也可以轻松地在 Jupyter Notebook 中使用和运行 R 语言。
  • 将 R 包与 Anaconda 和 anaconda.orgera 一起使用 CDH –Anaconda Scale 提供了资源管理工具，可以轻松地跨集群部署 Anaconda。它可以帮助您在裸机或基于云的集群上管理多个 conda 环境和包，包括 Python 和 R 语言。
  • 网络研讨会：面向 R 用户的 Anaconda – 从网络研讨会下载幻灯片，了解 Anaconda 如何使用 R 语言和其他开放数据科学语言简化包、依赖项和环境管理。