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Jupyter notebook 에서 R을 이용하기


데이터 분석을 할 때, PythonR을 동시에 이용하시는 분들이 많습니다.

저 같은 경우도 머신러닝, 딥러닝 등을 할 때는 Python을, 데이터 처리, 가공, 통계분석을 할 때는 R을 선호하는데요. 이 경우 Jupyter notebook 등의 Python 개발 환경과 R studio 를 번갈아가면서 이용해야해서 불편한 점이 많았습니다. 


본 포스팅에서는 Jupyter notebook이라는 하나의 개발 환경에서 R과 Python을 같이 이용할 수 있게 해주는 IRkernel을 설치하는 것을 포스팅해보았습니다.


IRkernel을 이용하면 Jupyter notebook에서도 현재 컴퓨터에 설치된 R 커널을 이용할 수 있게 해줍니다.

IRkernel은 R 커널을 Jupyter notebook에서 이용할 수 있게 해주는 패키지입니다. 

https://github.com/IRkernel/IRkernel


우선 당연히 선행적으로 Jupyter가 설치되어있어야하며,


주의할 점은 conda 가상환경 쓰시는 분들은

이걸 jupyter notebook이 설치된 conda 가상환경을 키고 IRkernel 설치를 진행하여야합니다.


먼저 devtools를 설치합니다.

install.packages('devtools')


다음 devtools를 이용해 IRkernel을 설치합니다.


devtools::install_github('IRkernel/IRkernel')

# or devtools::install_local('IRkernel-master.tar.gz')

IRkernel::installspec()  # to register the kernel in the current R installation



이렇게 R kernel이 생기게 됩니다.



저는 R version 3.5.1을 이용중이었는데 동일한 버전을 Jupyter notebook에서도 이용할 수 있습니다.


---- 추가 (2020-09-28)

conda install r-irkernel

위 conda 커맨드로 anaconda 가상환경 밑에 R 과 IRKernel 을 동시에 설치할 수도 있습니다. 


특정 R 버전에 설치하기 위해서는 아래 참고 (2020-10-16 추가)

http://salvatoregiorgi.com/blog/2018/10/16/installing-an-older-version-of-r-in-a-conda-environment/

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