1. 설치

RStudio 설치 프로그램은 프로젝트의 공식 웹사이트에서 다운로드해야 합니다. RStudio는 다음에 설치할 수 있습니다. 개인용 컴퓨터, Linux 관리 서버에서. 아래에서는 개인용 컴퓨터용 프로그램 버전에 대해 이야기하고 있습니다.

RStudio 설치 프로그램은 Windows XP/Vista/7, Mac OS X 10.5, Debian 6+/Ubuntu 10.04 및 Fedora 13을 포함한 가장 일반적인 모든 운영 체제에서 사용할 수 있습니다. 목록에서 적절한 파일을 선택하고 다운로드하십시오. 설치는 특별한 기능 없이 표준입니다.

2. 콘솔 작업

2.1. 일반 정보

RStudio 콘솔(콘솔)은 다음을 제공합니다. 전선 R로 작업을 쉽고 생산적으로 만드는 옵션. 소스(코드 편집기) 및 기록(기록) 패널에서 사용할 수 있는 기능과 함께 이러한 옵션을 마스터하면 학습에 들인 시간을 보상할 수 있습니다.

2.2. 코드 완성

RStudio는 Tab 키를 사용한 자동 코드 완성을 지원합니다. 예를 들어 작업 공간에 pollResults 라는 객체가 있는 경우 poll 을 입력하고 Tab 키를 누르면 RStudio가 이 객체의 이름을 자동으로 완성합니다. 마찬가지로 이름을 입력하여 함수에 대한 도구 설명을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 하위 기능의 이름을 입력하고 Tab 키를 누르면 다음이 표시됩니다.

코드 완성은 함수 인수에도 작동합니다. 예를 들어, 하위 집합(을 입력하고 Tab 키를 누르면 다음이 표시됩니다.

2.3. 이전 명령으로 돌아가기

R로 작업할 때 항상 이전에 이미 실행된 하나 또는 다른 명령을 다시 실행해야 합니다. 표준 R 콘솔과 마찬가지로 RStudio 콘솔은 화살표 키를 사용하여 이전에 실행한 명령을 탐색하는 기능을 지원합니다.

키보드 단축키 Ctrl+Up(Mac 컴퓨터의 경우 Command-Up)을 사용하여 최근에 실행한 명령 목록을 보고 이 목록에서 특정 명령을 선택할 수도 있습니다.

동일한 키보드 단축키는 이름에 특정 접두사가 있는 이전에 호출된 기능을 빠르게 검색하는 데에도 적합합니다. 예를 들어 이름에 플롯이 있는 함수를 검색하려면 플롯을 입력하고 Ctrl+Up을 누르기만 하면 됩니다.

2.4. 콘솔 창 제목

콘솔 창의 제목 표시줄에는 몇 가지 추가 옵션이 있습니다.

  • 작업 디렉토리를 표시합니다.
  • 현재 계산을 중단할 가능성.
  • 코드 편집기(소스) 패널과 관련하여 콘솔 창 최소화 및 최대화(오른쪽에 있는 버튼 사용 상단 모서리또는 창 제목을 두 번 클릭).

2.5. 단축키

Ctrl+L - 텍스트에서 콘솔 창을 지웁니다.

Esc - 계산 중단

3. 코드 편집 및 실행

3.1. 일반 정보


RStudio 코드 편집기에는 코드 강조 표시, 코드 완성, 다중 파일 편집, 검색 및 바꾸기와 같은 다양한 생산성 옵션이 포함되어 있습니다. 특정 부품암호.

또한 RStudio에는 편집기 창에서 직접 코드를 실행할 수 있는 유연성이 있습니다. 많은 사용자에게 이것은 R로 작업하는 데 선호되는 방법입니다. 명령줄콘솔을 사용하면 동일한 명령을 더 쉽게 재생할 수 있으며 이러한 명령을 나중에 사용할 수 있도록 단일 기능으로 "포장"할 수 있습니다.

3.2. 파일 관리


RStudio는 다음 파일 유형의 코드 작업을 위한 구문 강조 표시 및 기타 특수 옵션을 지원합니다.

  • R 스크립트
  • 문서 짜기
  • TeX 문서
새 파일을 만들려면 파일 -> 새로 만들기 메뉴를 사용합니다.

기존 파일을 열려면 파일 -> 열기 또는 최근 항목 열기 메뉴를 사용해야 합니다( 파일 열기,최근에 수행한 작업). 여러 파일이 동시에 열려 있는 경우 코드 편집기 창 상단의 해당 탭을 사용하여 한 문서에서 다른 문서로 빠르게 전환할 수 있습니다. 열려 있는 많은 파일 사이를 탐색하려면 편집기 창의 오른쪽 상단에 있는 >> 아이콘을 사용하십시오. 보기 -> 메뉴로 전환을 사용할 수도 있습니다.



3.3. 코드 완성

콘솔로 작업할 때 위에서 언급했듯이 RStudio는 Tab 키를 사용한 자동 코드 완성을 지원합니다. 예를 들어 작업 공간에 pollResults 라는 객체가 있는 경우 poll 을 입력하고 Tab 키를 누르면 RStudio가 이 객체의 이름을 자동으로 완성합니다.


3.4. 코드 부분 찾기 및 바꾸기

RStudio 코드 편집기에는 필요한 텍스트 부분을 찾아서 바꿀 수 있는 기능이 있습니다. 이 작업을 수행하려면 키보드 단축키 Ctrl + F 또는 메뉴 섹션 편집 -> 찾기 및 바꾸기를 사용해야 합니다. 편집기 창 상단에는 돋보기 모양의 버튼이 있습니다. 이 버튼을 누르면 검색 매개변수가 설정된 대화 상자도 열립니다.



3.5. 함수 자동 생성

RStudio 코드 편집기는 선택한 텍스트를 구문 분석하고 나중에 다시 사용할 수 있도록 자동으로 함수로 변환할 수 있습니다. 강조 표시된 코드의 모든 "자유" 변수(즉, 참조되지만 선택 영역 내에서 생성되지 않은 개체)는 함수 인수로 변환됩니다.

3.6. 코드 주석

코드의 선택된 부분에 주석을 추가하려면(또는 주석을 제거하려면) 메뉴 항목 편집 -> 주석/주석 제거 라인을 사용하십시오(아래 그림 참조).

3.7. 코드 실행

RStudio는 편집기 창에서 직접 코드 실행을 지원합니다(실행된 명령은 실행 결과도 표시되는 콘솔로 전송됨).

현재 코드 줄을 실행하려면 Ctrl+Enter 키 조합을 사용하거나 Editor 창 상단에 있는 Run Line(s) 버튼을 사용할 수 있습니다.


동시에 여러 줄의 코드를 실행할 수 있는 두 가지 가능성이 있습니다.

  • 필요한 줄을 선택하고 Ctrl+Enter를 누르십시오(또는 편집기 창 상단에 있는 줄 실행 버튼 사용).
  • Ctrl+Shift+Enter를 눌러 스크립트의 모든 행을 실행합니다.

3.8. 단축키

Ctrl+Shift+N - 새 문서 만들기

Ctrl+O - 문서 열기

4. 코드 탐색

4.1. 일반 정보

RStudio에는 R 코드를 빠르게 탐색할 수 있는 다양한 옵션이 포함되어 있습니다. 이러한 옵션을 배우면 작업 효율성이 크게 향상될 뿐만 아니라 다른 사람이 작성한 코드를 더 잘 이해할 수 있습니다.

4.2. 파일 또는 기능으로 이동

스크립트 파일의 이름이나 함수의 이름을 알고 있는 경우 RStudio의 기본 도구 모음에 있는 Go to File/Function 검색 상자를 사용하여 빠르게 찾을 수 있습니다.


"파일/함수로 이동" 옵션은 생성한 코드를 지속적으로 인덱싱하여 작동합니다. 인덱싱할 특정 파일은 다음과 같이 정의됩니다.

  • RStudio 프로젝트가 활성 상태인 경우: 이 프로젝트의 폴더에 있는 모든 파일이 인덱싱됩니다.
  • 프로젝트가 활성화되지 않은 경우: 열려 있는 모든 프로젝트가 인덱싱됩니다. 이 순간 R-스크립트가 있는 파일.

파일/함수로 이동 옵션을 호출하기 위한 단축키: Ctrl+

4.3. 함수 정의로 이동

R 코드의 지속적인 인덱싱(위 참조) 덕분에 RStudio는 모든 기능의 정의를 찾는 데 도움이 될 수도 있습니다. 함수 코드로 이동하려면 이름 위로 마우스를 가져가고(전체를 선택할 필요는 없음) 함수 정의로 이동 명령을 선택합니다.

다음과 같은 방법으로 함수 정의로 이동할 수도 있습니다.

  • 사용 단축키 F2.
  • Ctrl 키를 사용하여 기능 이름을 클릭합니다.
  • 코드 편집기 또는 콘솔 사용.

자신의 기능뿐만 아니라 모든 R 패키지의 기능에 대한 정의로 점프 가능 추가 R 패키지의 기능 코드는 특수 브라우저에 표시됩니다. 소스 코드(소스 뷰어 창) 및 읽기 전용입니다.

4.4. 스크립트 탐색

별도의 파일에 스크립트로 저장된 코드를 탐색하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

  • 위에서 설명한 "파일/함수로 이동" 옵션을 사용하면 다음 내에서 검색할 수 있습니다. 파일 열기스크립트로
  • 줄로 이동 명령은 스크립트의 특정 줄로 이동하는 데 사용됩니다.

해당 메뉴(코드 도구)에서 옵션을 사용할 수도 있습니다.



4.5. 양방향 코드 탐색

코드를 탐색할 때(특히 한 기능에서 다른 함수로 연속적으로 탐색할 때) 종종 코드를 편집한 이전 위치로 빠르게 돌아가야 합니다. RStudio는 이러한 편집 목록을 유지하고 뒤로(뒤로) 및 앞으로(앞으로) 명령(편집 메뉴(편집) 및 코드 편집기 창). 뒤로 및 앞으로 명령을 사용하여 다음 작업을 반복할 수 있습니다.

  • 문서 열기(또는 책갈피 간 전환)
  • 함수 정의로 이동
  • 특정 코드 줄로 이동
  • 기능 메뉴를 사용하여 기능으로 건너뛰기
뒤로 및 앞으로 명령은 키보드 단축키 Ctrl+F9 / Ctrl+F10(Mac 컴퓨터의 경우 Cmd+F9 / Cmd+F10)을 사용하여 호출할 수 있습니다.

5. 명령어 히스토리 사용하기

5.1. 일반 정보

런타임 시 RStudio는 사용자가 콘솔에 입력하는 모든 명령의 데이터베이스를 생성합니다. 기록 패널을 사용하여 이 데이터베이스를 볼 수 있습니다.

5.2. 명령 기록 개요

RStudio의 서비스 패널 중 하나에 있는 기록 탭은 이전에 실행된 명령의 기록을 보는 데 사용됩니다. 명령은 실행된 순서대로 표시되고(최근 명령은 목록 맨 아래에 있음) 시간별로 그룹화됩니다.

5.3. 명령 기록에서 검색

이전에 실행된 명령 목록의 오른쪽 상단 모서리에는 입력 필드가 있습니다. 검색어(예: 플롯 ). 검색 조건은 공백으로 구분된 여러 단어를 입력하여 지정할 수 있습니다(예: 일부 데이터 테이블의 이름).



필요한 명령을 찾으면 같은 시간에 실행되었던 다른 명령도 볼 수 있습니다. 이렇게 하려면 해당 명령의 실행 시간 오른쪽에 있는 화살표를 클릭하십시오.

5.4. 명령 실행

작업 내역 패널의 명령은 두 가지 방법으로 선택하고 사용할 수 있습니다(패널 왼쪽 상단에 있는 두 개의 버튼 이름에 따름).

  • 콘솔로 보내기 - 선택한 명령을 콘솔로 보냅니다. 그러나 콘솔로 전송된 명령은 Enter 키를 누를 때까지 실행되지 않습니다.
  • 소스로 보내기 - 선택한 명령을 활성 코드 편집기 문서로 보냅니다. 에디터에 현재 활성화된 항목이 없는 경우 문서 열기, 이름 없는 새 문서가 생성됩니다.

이전에 실행된 명령 목록에서 하나 이상의 행을 선택할 수 있습니다.


6. 작업 디렉토리 및 작업 공간

6.1. 일반 정보

R이 기본적으로 .RData 파일과 작업 공간을 처리하는 방법을 고려할 때 다른 프로젝트의 파일이 저장되는 방식으로 작업을 구성하는 것이 좋습니다. 다른 폴더. 아래에 제시된 자료는 이러한 작업 모델을 구성하기 위해 RStudio에서 사용할 수 있는 가능성을 설명합니다.

6.2. 기본 작업 디렉토리


R의 표준 버전과 유사하게 RStudio는 "원래 작업 디렉토리" 원칙을 따릅니다. 일반적으로 이것은 사용자의 홈 폴더입니다. RStudio를 시작하면 다음이 발생합니다.

  • 소스에서 .Rprofile 파일(있는 경우)을 실행합니다. 작업 폴더.
  • 이 폴더에서 R 작업 공간으로 .RData 파일(있는 경우)을 로드합니다.
  • 서비스 파일 R에 설명된 다른 작업 수행 시작.

작업 공간이 변경된 경우 RStudio가 종료될 때 작업 공간을 현재 작업 폴더에 .RData 파일로 저장해야 하는지 묻는 대화 상자가 나타납니다. 이 동작은 RStudio 설정(메뉴 도구 -> 옵션 -> R 일반)에서 다음과 같이 변경할 수 있습니다.

  • 초기 작업 디렉토리 변경
  • 활성화/비활성화 자동 다운로드원래 R 작업 폴더의 .RData 파일(시작 시 .RData를 작업 공간으로 복원)
  • .RData 파일을 항상(항상) 저장할지, 절대 저장하지 않을지(절대) 또는 종료할 때 저장할지 묻기(확인)를 선택합니다.

6.3. 작업 디렉토리 변경

현재 작업 디렉토리는 콘솔 창 상단에 표시됩니다. 작업 디렉토리를 변경하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

  • 기능을 사용 setwd()
  • 메뉴 섹션 도구 -> 작업 디렉터리 변경...을 사용합니다.
  • 파일 탭에서 더보기 -> 작업 디렉터리로 설정을 선택합니다.

작업 폴더 변경의 가능한 결과에 유의하십시오.

  • 코드에서 사용 가능 상대 링크파일이 무효화됩니다.
  • 완료되면 .RData 파일이 새 폴더에 저장됩니다.

이러한 부작용으로 인해 코드 실행 오류가 발생할 수 있으므로 현재 프로젝트에 해당하는 폴더에서 시작하고 세션이 종료될 때까지 변경하지 않는 것이 좋습니다.

특정 프로젝트와 관련된 모든 파일이 동일한 폴더에 저장되어 있는 경우 R의 소스 폴더로 만드는 것이 좋습니다. 이 작업을 수행하는 방법은 다음에 따라 다릅니다. 운영 체제. 그러나 모든 플랫폼에서 RStudio를 설치하면 .RData , .R 및 기타 R 관련 파일과 연결됩니다. 이러한 파일을 열 때 RStudio는 열려 있는 파일이 저장된 작업 폴더를 자동으로 설정합니다. 그러나 RStudio가 이미 실행 중이면 이와 연결된 새 파일을 열어도 작업 디렉토리가 변경되지 않습니다.

다음 명령을 사용하여 R 작업 폴더에 작업 공간을 저장하거나 활성 RStudio 세션 중에 작업 폴더에서 공간을 로드할 수 있습니다.

load() 함수는 로드된 작업 공간을 현재 작업 공간에 추가합니다. 따라서 활성 공간과 로드 공간에 동일한 이름을 가진 객체가 있는 경우 로드 공간의 객체는 활성 공간에서 동일한 이름을 가진 객체를 대체합니다. 이는 바람직하지 않은 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 새 작업 공간을 로드하기 전에 활성 공간을 지우는 것이 좋습니다. 이것은 다음 명령으로 수행할 수 있습니다.


작업 공간 탭에는 위에서 설명한 작업을 수행하는 옵션도 있습니다.

  • 프로젝트를 로드하고 프로젝트 도구 모음(프로그램 작업 창의 맨 오른쪽 모서리에 있음)에 해당 이름을 표시합니다.

    • 7.3. 프로젝트 작업

    프로젝트 열기

    프로젝트를 여는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

    • 기본 메뉴 및 도구 모음의 프로젝트 탭에서 사용할 수 있는 프로젝트 열기 명령을 사용하여 이전에 만든 프로젝트 파일(예: MyProject.Rproj)로 이동합니다.
    • 최근에 편집한 프로젝트 목록에서 프로젝트 선택(이 옵션은 메인 메뉴의 프로젝트 탭과 도구 모음에서도 사용할 수 있습니다).
    • 프로젝트 바로 가기 파일을 두 번 클릭합니다(위 참조).

    RStudio에서 프로젝트를 열면 다음 단계가 수행됩니다.

    • 새 R 세션이 시작됩니다.
    • 명령은 서비스 file.Rprofile에서 실행됩니다(메인 프로젝트 폴더에 있는 경우).
    • .Rhistory 파일은 프로젝트 폴더에서 작업 내역 패널로 로드되며 이전에 실행된 명령을 탐색하는 데 사용됩니다.
    • 프로젝트 디렉토리는 R 작업 디렉토리가 됩니다.
    • 코드 편집기는 이전에 편집된 스크립트를 R 코드로 엽니다.
    • 이렇게 하면 다른 RStudio 설정(예: 활성 책갈피, 창 구분 기호 등)이 프로젝트가 마지막으로 닫히기 전의 상태로 재설정됩니다.

    프로젝트 종료

    주 메뉴의 파일 섹션에서 R 종료 명령을 선택하면 프로젝트 도구 모음에서 프로젝트 닫기 명령을 선택하거나 단순히 새로운 과제, 다음이 발생합니다.

    • .RData 및/또는 .Rhistory 파일은 프로젝트 폴더에 기록됩니다(현재 프로그램 설정에서 허용하는 경우).
    • 프로젝트에 포함된 스크립트 목록은 다음에 열 수 있도록 저장됩니다.
    • 다른 RStudio 설정을 저장합니다(위 참조).
    • 현재 R 세션이 종료됩니다.

    동시에 여러 프로젝트 작업

    적절한 수의 RStudio 복사본을 실행하기만 하면 여러 프로젝트에서 동시에 작업할 수 있습니다. 이는 두 가지 방법으로 수행할 수 있습니다.

    • 주 메뉴의 프로젝트 섹션에 있는 새 창에서 프로젝트 열기 명령을 사용합니다.
    • 적절한 바로 가기를 클릭하여 파일 브라우저에서 여러 프로젝트를 엽니다.
    프로젝트 설정

    RStudio에서 각 특정 프로젝트의 동작을 사용자 지정하는 몇 가지 옵션이 있습니다. 이러한 옵션은 프로그램 기본 메뉴의 프로젝트 섹션에서 프로젝트 옵션 명령으로 사용할 수 있습니다.


    북마크 일반 (일반적인): 이 탭을 사용하여 프로젝트 동작에 대한 전역 설정을 변경할 수 있습니다. 변경할 필요가 없으면 기본값(기본값) 값을 그대로 두십시오. 다음 옵션을 사용할 수 있습니다.
    • 시작 시 작업 공간으로 .RData 복원 - 원래 R 작업 디렉토리에서 .RData 파일(있는 경우)을 로드합니다. .RData 파일이 크면 이 옵션을 "아니요"로 설정하는 것이 가장 좋습니다. 이렇게 하면 프로그램 시작 시간이 크게 줄어듭니다.
    • 종료 시 작업 공간을 .RData로 저장 - 프로그램을 종료할 때 작업 공간을 .RData 파일로 저장합니다. 가능한 옵션: "기본값"(글로벌 설정이 사용됨), "예"(예), "아니오"(아니오) 및 "질문"(질문). 작업 공간이 수정되지 않은 경우 "Ask" 값이 설정되어 있어도 변경 사항을 저장하라는 메시지가 표시되지 않습니다.
    • 항상 기록 저장(.RData를 저장하지 않는 경우에도) - 프로그램을 종료할 때 .RData 파일을 저장하지 않도록 선택하더라도 명령 기록이 있는 .Rhistory 파일이 항상 저장되도록 할 수 있습니다.
    북마크 편집(편집):
    • R 소스 파일 인덱싱 - 코드 탐색을 위해 인덱싱된 특정 프로젝트의 R 코드 스크립트를 만들 수 있습니다(위 참조). 일반적으로 이 옵션을 활성화해야 하지만 프로젝트 폴더에 "수천"의 파일이 있는 경우 이 옵션을 비활성화하여 프로그램 속도를 늦출 수 있습니다.
    • 탭 공백 삽입 - Tab 키의 동작을 설정합니다. 누를 때 얼마나 많은 공백이 표시되어야 합니다.
    • 텍스트 인코딩 - 스크립트 파일의 텍스트 인코딩을 설정합니다. 인코딩이 지정된 파일과 일치하지 않는 파일은 파일 메뉴에서 인코딩으로 다시 열기 명령을 사용할 때 여전히 열리고 올바르게 인식될 수 있습니다.
    버전 관리 탭(버전 관리):
    • 버전 제어 시스템 - 버전 제어에 사용할 시스템을 지정할 수 있습니다. RStudio는 .git 또는 .svn 폴더를 스캔하여 버전 제어의 존재를 자동으로 감지합니다. 따라서 이 설정을 변경하면 안 됩니다. 변경 이유는 다음과 같습니다.
    1. 프로젝트에는 .git 폴더와 .svn 폴더가 모두 있으며 어떤 제어 시스템을 사용해야 하는지 명확하게 지정하려고 합니다.
    2. 프로젝트가 버전 제어 시스템에 연결되어 있지 않고 논리적 git 리포지토리를 추가하려고 합니다(프로젝트의 루트 폴더에서 git init를 실행하는 것과 동일).
    • 출처 - 버전 관리 시스템의 출처를 표시합니다.

    R 스크립트로 작업할 때 자동으로 업데이트할 수 있습니다. "taskscheduleR" 패키지는 Windows 작업 일정에서 매일, 매주, N분마다 R 스크립트를 실행하도록 일정을 설정하는 데 도움이 됩니다. 윈도우 시작등등.

    1. "taskscheduleR" 패키지 라이브러리(devtools) 설치 install.packages("devtools") install_github("jwijffels/taskscheduleR") 라이브러리(taskscheduleR)

      GitHub에서 직접 패키지를 다운로드하고 설치할 수 있는 "devtools" 패키지를 사용합니다.

    2. 또한 스크립트 실행을 구성하기 위해 양식을 통해 대화식 구성을 사용하거나 몇 줄의 코드를 작성할 수 있습니다.

    Addins를 통해 작업 스케줄러에서 R 스크립트 일정 설정:

    taskscheduleR 패키지의 기능을 통해 R 스크립트 일정 설정:

    패키지 기능:

    • Windows 작업 스케줄러의 모든 작업 목록 가져오기
    • Windows 작업 스케줄러에서 작업 삭제
    • R 스크립트 실행 작업 추가
      • 다음 일정을 사용할 수 있습니다. 'ONCE', 'MONTHLY', 'WEEKLY', 'DAILY', 'HOURLY', 'MINUTE', 'ONLOGON', 'ONIDLE'
    ## 후속 작업을 위해 R 스크립트 파일의 이름을 지정합니다. myscript<- system.file("extdata", "helloworld.R", package = "taskscheduleR") ## Запуск скрипта разово через 35 секунд taskscheduler_create(taskname = "myscript", rscript = myscript, schedule = "ONCE", starttime = format(Sys.time() + 35, "%H:%M")) ## Запуск скрипта ежедневно в 10:15, начиная с завтрашнего дня ## Важно: необходимо поменять формат даты, если он не совпадает с тем, что стоит на компьютере (пример: %m/%d/%Y) taskscheduler_create(taskname = "myscriptdaily", rscript = myscript, schedule = "DAILY", starttime = "10:15", startdate = format(Sys.Date()+1, "%d/%m/%Y")) ## Запуск скрипта каждую неделю в 10:15 по понедельникам taskscheduler_create(taskname = "myscript_mon", rscript = myscript, schedule = "WEEKLY", starttime = "10:15", days = "MON") ## Запуск каждые 5 минут, начиная с 10:15 taskscheduler_create(taskname = "myscript_5min", rscript = myscript, schedule = "MINUTE", starttime = "10:15", modifier = 5) ## Получить data.frame со всеми задачами tasks <- taskscheduler_ls() str(tasks) ## Удалить задачи taskscheduler_delete(taskname = "myscript") taskscheduler_delete(taskname = "myscriptdaily") taskscheduler_delete(taskname = "myscript_,mon") taskscheduler_delete(taskname = "myscript_5min") taskscheduler_delete(taskname = "myscript_withargs_a") taskscheduler_delete(taskname = "myscript_withargs_b")

    우리가 주목하는 것:

    • 날짜 형식. 컴퓨터의 날짜 형식과 일치해야 합니다. 그렇지 않으면 스크립트 시작 일정을 설정하는 데 오류가 발생하거나 완전히 다른 날짜가 표시됩니다.
    • 컴퓨터 활동. 스크립트가 실행될 때 컴퓨터가 켜져 있어야 합니다.
    • 다른 스크립트 일정의 가용성. 같은 이름으로 새로운 일정을 설정할 경우 이전 일정은 삭제됩니다.

    system() 및 Rscript를 사용하여 스크립트를 비동기 백그라운드 프로세스로 실행할 수 있습니다.

    체계( "Rscript -e "소스(\"your-script.R\")"", wait = FALSE ) ... save.image ("script-output.RData" ) cat ("스크립트 완료\n\n" )

    도움이 되었기를 바랍니다!

    R 콘솔의 백그라운드에서 R 스크립트를 실행하고 싶습니다.

    콘솔에서 나는 일반적으로 R 스크립트를 소스("~/.active-rstudio-document")로 실행합니다. 계속 작업하려면 스크립트가 완료될 때까지 기다려야 합니다. 대신 R이 작업하는 동안 백그라운드에서 실행되기를 바랍니다. 콘솔에서 계속 작업할 수 있습니다. 또한 R이 소스 명령을 종료할 때 어떻게든 알림을 받아야 합니다. R에서 이것이 가능합니까?

    작업 시간이 오래 걸리는 경우가 많기 때문에 이는 매우 유용할 수 있습니다.

    추신 - 새 스크립트가 아닌 동일한 메모리 공간에서 원본 스크립트를 실행하고 싶습니다. 따라서 포크, 시스템 등과 같은 솔루션은 저에게 적합하지 않습니다. R 스크립트를 별도의 프로세스가 아닌 별도의 스레드로 실행할 수 있는지 확인합니다.

    R은 통계 계산 및 그래프를 전문으로 하는 인기 있는 오픈 소스 프로그래밍 언어입니다. 통계 소프트웨어를 개발하고 데이터 분석을 수행하기 위해 통계학자들이 널리 사용합니다. R의 장점 중 하나는 확장성입니다. 사용자는 자신의 패키지를 만들고 게시할 수 있습니다. R 커뮤니티는 매우 활발하며 특정 과학 분야에 대한 맞춤형 통계 패키지가 항상 추가되고 있습니다. R이 많은 분야에 적용되는 이유.

    CRAN(Comprehensive R Archive Network)은 많은 패키지와 R 배포 자체를 호스팅하는 사이트(미러) 집합입니다. 그 중 어느 곳에서나 R을 다운로드할 수 있지만 우리는 RStudio를 사용합니다.

    이 가이드에서는 Ubuntu 14.04에서 R을 설치하고 구성하는 방법을 배웁니다. 대부분의 지침은 다른 운영 체제에서 작동하며 몇 가지 명령만 변경하면 됩니다. 모든 것에 대한 모든 것은 10-15분을 넘지 않아야 합니다.

    물론 기사와 시스템의 1GB RAM이 설계되었으므로 Ubuntu 14.04가 필요합니다. 메모리가 충분하지 않으면 스왑 파티션을 마운트해야 합니다.

    모든 명령은 일반 사용자로 실행되며 루트 액세스가 필요한 경우 sudo를 사용합니다.

    시스템 준비

    APT(Advanced Packaging Tool)를 사용하여 R을 설치합니다. 패키지를 다운로드할 소스 목록을 저장하기 위해 특수 파일을 사용합니다. 이것은 /etc/apt/sources.list입니다. 최신 버전의 R을 얻으려면 올바른 저장소를 소스 목록에 추가해야 합니다. 이렇게 하려면 /etc/apt/sources.list에 다음 줄을 추가합니다. Ubuntu 14.04에서는 다음과 같이 보이지만 다른 버전에서는 다릅니다.

    sudo sh -c 'echo "deb http://cran.rstudio.com/bin/linux/ubuntu trusty/" >> /etc/apt/sources.list'

    OS 버전의 저장소는 여기에서 찾을 수 있습니다.

    이 저장소에서 APT로 패키지를 설치하려면 공개 키를 추가해야 합니다. Ubuntu에서 CRAN은 ID E084DAB9의 키로 서명됩니다. 시스템에 추가:

    gpg -keyserver keyserver.ubuntu.com -recv-key E084DAB9

    그런 다음 apt에서 :

    gpg -a - 내보내기 E084DAB9 | sudo apt 키 추가 -

    R 설치

    이제 APT가 올바르게 구성되었으므로 설치로 넘어갈 수 있습니다.

    먼저 소스를 변경했으므로 사용 가능한 패키지 목록을 업데이트해야 합니다.

    sudo apt-get 업데이트

    이제 R을 설치할 수 있습니다. y 플래그는 프로그램 설치를 자동으로 확인합니다.

    sudo apt-get -y r-base 설치

    이제 시스템에 최신 버전의 R이 설치되었습니다. 다음을 실행하여 테스트할 수 있습니다.

    다음과 유사한 내용이 표시됩니다.

    R 버전 3.2.1(2015-06-18) - "세계적으로 유명한 우주비행사"
    Copyright (C) 2015 통계 컴퓨팅을 위한 R 재단
    플랫폼: x86_64-pc-linux-gnu(64비트)

    R은 무료 소프트웨어이며 절대 보증하지 않습니다.
    특정 조건에서 재배포할 수 있습니다.
    배포 세부 정보는 'license()' 또는 'licence()'를 입력합니다.

    자연어 지원하지만 영어 로케일에서 실행

    R은 많은 기여자들과 협력하는 프로젝트입니다.
    자세한 내용을 보려면 'contributors()'를 입력하고
    출판물에서 R 또는 R 패키지를 인용하는 방법에 대한 'citation()'.

    일부 데모의 경우 'demo()'를 입력하고 온라인 도움말의 경우 'help()'를 입력하거나
    도움이 되는 HTML 브라우저 인터페이스용 'help.start()'.
    R을 종료하려면 'q()'를 입력합니다.

    이제 대화형 R 콘솔에 있으며 모든 R 명령을 실행할 수 있습니다. 종료하려면 다음 기능을 사용하십시오.

    > q(저장 = "아니요")

    CRAN에서 R 패키지 설치

    기본적으로 R은 여러 표준 패키지를 설치하지만 추가 패키지를 설치할 수도 있습니다. 이렇게 하려면 최소 1GB의 RAM이 필요합니다.

    앞서 언급했듯이 CRAN은 R 자체뿐만 아니라 많은 추가 패키지를 호스팅합니다. CRAN에서 패키지를 설치하거나 업데이트하려면 R install.packages() 함수를 사용해야 합니다. 예를 들어 패키지를 설치하려면 다음 명령을 사용합니다.

    > install.packages("패키지")

    패키지는 현재 사용자에게만 설치되며 다른 사용자는 사용할 수 없습니다.

    모든 사용자에 대해 R 패키지를 설치할 수도 있습니다. 이를 위해서는 수퍼유저 권한을 사용해야 합니다. 예를 들어 R 웹 응용 프로그램 개발자들 사이에서 매우 인기 있는 Shiny 패키지를 설치해 보겠습니다 패키지를 루트로 설치하는 방법 중 하나는 루트로 로그인하여 R을 시작한 다음 install.packages() 함수를 호출하는 것입니다. 그러나 이것은 권장되지 않습니다. sudo로 R 명령을 실행할 수 있습니다. repo 매개변수는 패키지를 다운로드할 저장소를 지정합니다.

    sudo su - -c "R -e \"install.packages('빛나는', repos = 'http://cran.rstudio.com/')\""

    이제 모든 사용자가 패키지를 사용할 수 있습니다. 점검 해보자. R 실행:

    패키지 다운로드:

    > 라이브러리(샤이니)

    보시다시피 명령은 오류를 생성하지 않았습니다. 이제 R을 닫습니다.

    > q(저장 = "아니요")

    DevTools 패키지 설치

    CRAN에서 호스팅되는 패키지는 install.packages() 함수로 설치할 수 있지만 GitHub에서 호스팅되는 패키지는 더 많습니다. Github에서 R 패키지를 설치하려면 DevTools 패키지를 사용해야 합니다. 설치합시다. 패키지가 작동하려면 세 개의 라이브러리 libcurl4-gnutils-dev, libxml2-dev 및 libssl-devc가 필요합니다.

    sudo apt-get -y install libcurl4-gnutls-dev libxml2-dev libssl-dev

    이제 devtools를 설치할 수 있습니다. 위에서 설명한 대로 모든 사용자에 대해 설정해야 함을 잊지 마십시오.

    sudo su - -c "R -e \"install.packages('devtools', repos='http://cran.rstudio.com/')\""

    devtools 설치는 몇 분 정도 걸립니다.

    GitHub에서 R 패키지 설치

    이제 DevTools가 설치되었으므로 install_github() 함수를 사용하여 GitHub에서 모든 패키지를 설치할 수 있습니다. CRAN에서 설치하는 것과 마찬가지로 모든 사용자에 대한 패키지를 설치하려면 루트로 명령을 실행해야 합니다. Shiny 패키지에 기능을 추가하는 Shinyjs를 GitHub에서 설치해 봅시다. GitHub의 패키지는 작성자와 이름으로 식별됩니다.

    sudo su - -c "R -e \"devtools::install_github('daattali/shinyjs')\""

    Shinyjs를 다운로드하여 정상적으로 설치되었는지 확인해보자. R 실행:

    Shinyjs를 다운로드해 보세요.

    > 라이브러리(shinyjs)

    R 인터프리터를 닫는 방법을 이미 알고 있습니다.

    > q(저장 = "아니요")

    다음 단계

    이제 완전히 작동하는 R 언어 인터프리터가 시스템에 설치 및 구성되었습니다. 자세한 내용은 다음을 방문하십시오.

    변수(예: x)를 만들고 값을 할당하려면(예: 1234) x=1234 명령을 입력하기만 하면 됩니다. 이제 모든 표현식에서 변수 이름(이 경우 x)은 자동으로 값(이 경우 1234)으로 대체됩니다.

    변수의 값을 찾으려면 변수의 이름을 입력하기만 하면 R이 값을 반환합니다. 다음과 같이 표시됩니다.
    > x=1234
    > 엑스
    1234

    변수에 새 값을 할당하면 이전 값을 사용할 수 있습니다. 즉, 다음과 같은 구성을 만들 수 있습니다.
    >a=5
    > 에이
    5
    > a=a+3
    > 에이
    8

    변수 이름은 숫자와 밑줄 두 경우 모두의 라틴 문자로 구성될 수 있음을 아는 것이 중요합니다(예: a, x, x1, a_x, O_o, the_Variable_with_Long_Name, a459x4h36J4lbgT62 이름이 허용됨). 이 경우 첫 번째 문자는 문자여야 합니다! 마지막으로 사례가 중요합니다. 즉, RainForest와 RainFOrest는 다른 변수입니다.

    벡터 또는 데이터 시리즈로 작업하는 방법은 무엇입니까?

    R에서 벡터는 무엇입니까?

    5명의 그룹이 있고 나이를 저장해야 한다고 가정해 보겠습니다. 예를 들어 5개의 변수를 생성할 수 있습니다.
    > age_1=25세
    > 나이_2=20
    > 나이_3=9
    > 나이_4=44
    > 나이_5=37
    그러나 5개의 값을 모두 배치하는 하나의 변수를 만드는 것이 더 편리합니다. 이러한 일련의 데이터가 하나의 이름으로 결합되어 일정한 순서로 저장된 데이터의 배열 또는 벡터입니다.

    Assign("나이",c(25,20,9,44,37))
    또는 약어: 나이

    이제 각 개별 요소는 시리즈의 일련 번호로 호출할 수 있습니다. 예를 들어 네 번째 요소는 다음과 같이 얻을 수 있습니다.
    > 나이
    44
    이러한 개별 요소를 사용하면 일반 숫자와 동일한 모든 작업을 수행할 수 있습니다.

    추가 기능 또는 기존 벡터에 요소를 추가하는 방법은 무엇입니까?

    우리 그룹에 31세의 다른 사람이 나타났다고 가정해 보겠습니다. 나이 벡터를 다시 만들 수 있지만 이제 5개 대신 6개의 요소가 있습니다. 그러나 추가 기능을 사용하는 또 다른 방법이 있습니다.
    > 추가(나이,31)
    25 20 9 44 37 31
    c() 함수를 기억하여 여러 값을 삽입할 수 있습니다.
    > 추가(나이,c(31,33,35))
    25 20 9 44 37 31 33 35

    이 함수를 사용하면 after 매개변수를 사용하여 벡터의 아무 곳에나 요소를 삽입할 수 있습니다. 기본적으로 after=length(x)가 설정되며, 이는 요소가 끝에 추가됨을 의미합니다. 그러나 두 번째 뒤에 6인칭을 삽입하고 싶다고 가정해 보겠습니다.
    > 추가(나이, 31, 이후=2)
    25 20 31 9 44 37

    벡터를 사용한 연산 또는 벡터로 수행할 수 있는 작업은 무엇입니까?

    벡터의 모든 요소에 대해 동시에 작업을 수행할 수 있습니다. 따라서 벡터에 숫자를 추가하는 것은 벡터의 각 요소에 해당 숫자를 추가하는 것과 같습니다. 또는 예를 들어 우리 예의 각 사람이 몇 년을 살았는지 표시하려면 다음과 같이 할 수 있습니다.
    > 나이/10
    2.5 2.0 0.9 4.4 3.7

    유사하게 덧셈, 뺄셈 및 기타 작업에 대해 단락에 설명된

    벡터, 벡터의 요소를 비교하는 방법?

    벡터의 어떤 요소(연령이 같을 수 있음)가 특정 숫자보다 큰지(예: 작은 샘플 중 어느 것이 성인인지) 알아내야 한다고 가정합니다. 각 요소에 대한 R은 조건이 충족되는지 즉, TRUE(true) 또는 FALSE(true가 아님)를 알려줍니다. 다음과 같이 보일 것입니다.
    >나이
    25 20 31 9 44 37
    > 나이 >= 18
    참 참 거짓 참 참

    그러나 예를 들어 모든 요소가 조건과 일치한다는 것이 사실입니까? 또는 조건과 일치하는 요소가 전혀 있습니까? 이를 위해 각각 all() 및 any() 두 함수를 사용합니다.

    all(x1,x2,...,xn) - 질문에 답합니다. 모든 조건(x1, x2, ... 및 xn)이 참이라는 것이 사실입니까? 즉, 논리적 연결입니다. 예를 들어:
    > 모두(연령 >= 7, 연령 TRUE
    # 실제로 모든 과목은 7세 이하, 60세 이하
    > 모두(나이 >=18, 1 > 0)
    거짓
    # 단위는 물론 0보다 크지만 우리 과목 중에는 9살짜리가 한 명 있으므로 사실이 아닙니다.

    any(x1,x2,...,xn) - 질문에 답합니다. 조건(x1, x2, ..., xn) 중 하나 이상이 올바른가요? 즉, 논리적 분리입니다. 예시:
    > 모두(나이 >=18, 1 > 0)
    진실

    마지막으로 두 벡터를 서로 비교할 수 있습니다. 그러나 이를 위해서는 큰 것의 길이가 작은 것의 길이의 배수이거나 길이가 같아야 합니다. 예:
    > ㄱ > > ㄴ
    거짓 거짓 거짓 참 참

    일련의 숫자를 설정하는 방법은 무엇입니까?

    • 운영자:
    • seq(from,to,by,length,along) - 에서 시작하여 ~로 끝나는 시퀀스를 단계별로 생성합니다. 길이 매개변수를 사용하여 계열의 길이를 지정하거나 를 따라 다른 벡터와 길이를 동일시할 수 있습니다. 인수: from, to, by, length, along(같은 길이...)
    • rep(a, times, each) - 벡터를 여러 번 반복하거나 의 각 요소를 반복합니다. 인수: 벡터, 시간, 각각

    정렬

    • sort(v,increasing) - 벡터 v를 정렬합니다. 증가 - 부울, true - 오름차순, false - 내림차순으로 작성할 수 있습니다.
    • 주문하다()