数据挖掘（八）--让Jupyter notebook支持R语言环境

要让Jupyter Notebook支持R语言环境，关键是为其添加R内核。这主要有两种方法：一是通过安装IRkernel包进行标准配置；二是使用Conda创建集成的R环境。

下面的表格整理了这两种主流方法的对比信息，可以根据自己的使用场景进行选择：

方法	核心原理	适合用户	优点	注意事项
方法一：安装IRkernel包	在已有的R环境中安装IRkernel包，并将其注册到Jupyter中。	常规PC用户；已单独安装R语言；希望在现有Jupyter中添加R内核。	流程直接，适合多数普通用户。	需先手动安装R和Jupyter，并确保R可被系统终端访问。
方法二：使用Conda环境	使用Conda创建包含Python、R和Jupyter的独立环境，并在其中安装R内核。	跨平台开发者 ；有项目环境隔离需求；特别是远程服务器用户（无root权限）。	环境隔离 ，避免依赖冲突；便于版本管理和复现；Conda能统一安装R包。	需先安装Conda；初次配置步骤稍多。

方法一：安装IRkernel包（标准流程）

如果已经在电脑上安装好了R和Jupyter Notebook（例如通过Anaconda单独安装），这是最常见的方法。

步骤1: 在R中安装IRkernel

打开R（或RStudio的控制台），运行以下命令来安装核心包：

install.packages("IRkernel")

如果安装速度慢，可以换用国内镜像，例如：

install.packages("IRkernel", repos="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")。

步骤2: 将R内核注册到Jupyter

继续在R中运行：

IRkernel::installspec()

成功后会出现类似 Installed kernelspec ir in ... 的提示。

完成以上步骤后，重启Jupyter Notebook，在新建笔记本时，就能看到"R"或"ir"的内核选项了。

方法二：使用Conda环境（集成与隔离）

Conda可以一次性创建和管理包含Python、R、Jupyter及其所有依赖的独立环境，尤其适合项目管理或复杂环境。

步骤1: 创建并激活Conda环境

在终端执行以下命令，创建一个名为my_r_env的新环境（可自定义名称），并指定R的版本：

conda create -n my_r_env r-base=4.3 python jupyter

激活该环境：

conda activate my_r_env

步骤2: 在环境中安装R内核

在激活的环境下，有两种方式安装内核：

• 通过Conda直接安装 ：conda install -c r r-irkernel
• 通过R安装 ：启动R后，运行 install.packages("IRkernel") 和 IRkernel::installspec()。

在这个环境下启动Jupyter，新建的R笔记本就会默认使用此环境中的R解释器和库。

进阶技巧与常见问题

在远程服务器等无图形界面的环境使用R内核时，绘图可能需要特殊设置。在R中设置 options(bitmapType='cairo') 可以确保图形正常生成。

如果遇到安装失败或内核不显示，可以按顺序排查：

1. 检查路径：确保R的执行路径已被添加到系统的环境变量（PATH）中。
2. 权限问题 ：安装时若提示权限不足，可以尝试在installspec()命令中添加user = FALSE参数进行系统级安装。
3. 重启服务：安装内核后，务必完全关闭并重启Jupyter Notebook服务，刷新浏览器。

对于更复杂的场景，例如：

• 在阿里云DSW等云端平台配置R ：通常可以通过实例自带的Terminal，直接使用apt等包管理器安装R和IRkernel。
• 管理服务器上的Jupyter ：可以使用nohup命令让服务在后台持续运行。

总结与对比

总的来说，对于个人电脑上的常规数据分析，推荐方法一，它最直接。

如果需要严格的项目环境隔离，或者需要在远程服务器上工作，则方法二（使用Conda）是更专业、可靠的选择，它能有效避免不同项目间的包版本冲突。

配置成功后，你可以在Jupyter Notebook里运行 sessionInfo() 和 .libPaths() 来确认当前使用的R版本和库路径是否都指向了所配置的环境。