【保存版】colaboratoryでRによるデータ分析をするための環境構築まとめ

colaborratoryはかなり便利だけど、Rで使う場合は結構不便だったりする。なのでこの記事では、colabでRを使うためのハックをまとめてみた。

Rランタイムのcolaboratoryにアクセスする

下記のリンクをクリックすれば、Rランタイムのcolabが使える。

パッケージのインストールを爆速化する

Rランタイムのcolabだと、パッケージのインストールが5分くらいかかることもざらだけど、下記のコードで爆速化することができる。

x<-installed.packages()
if(any(x[,1]== 'ライブラリ名') == FALSE){
    system("add-apt-repository -y ppa:marutter/rrutter4.0")
    system("add-apt-repository -y ppa:c2d4u.team/c2d4u4.0+") 
    system("add-apt-repository ppa:cran/v8") 
    system("apt-get update") 
    system("apt-get install libnode-dev") 
    system("apt-get install r-cran-ライブラリ名")
}

参考文献

google driveにアクセスする

if (file.exists("/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/google/colab/_ipython.py")) {
  install.packages("R.utils")
  library("R.utils")
  library("httr")
  my_check <- function() {return(TRUE)}
  reassignInPackage("is_interactive", pkgName = "httr", my_check) 
  options(rlang_interactive=TRUE)
}

R

drive_auth(
  email = gargle::gargle_oauth_email(),
  path = NULL,
  scopes = "https://www.googleapis.com/auth/drive",
  cache = gargle::gargle_oauth_cache(),
  use_oob = gargle::gargle_oob_default(),
  token = NULL
)

参考文献

BigQueryにアクセスする

データ分析ではおなじみのBigQuery。Rではbigrqueryが用意されているがcolabで使う場合は一工夫いる。

R

if (file.exists("/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/google/colab/_ipython.py")) {
  install.packages("R.utils")
  library("R.utils")
  library("httr")
  my_check <- function() {return(TRUE)}
  reassignInPackage("is_interactive", pkgName = "httr", my_check) 
  options(rlang_interactive=TRUE)
}

R

bq_auth(use_oob = TRUE, cache = FALSE)

参考文献

日本語フォントを表示させる

日本語そのままだと文字化けしてしまうので下記のコードを打つ。

R

system("apt-get install -y fonts-noto-cjk")

library(systemfonts)
system_fonts()

参考文献

MeCabをダウンロードする

MeCabのダウンロードは下記のようにする。

system('sudo apt-get install -y mecab', intern=TRUE)
system('sudo apt-get install -y libmecab-dev', intern=TRUE)
system('sudo apt-get install -y mecab-ipadic-utf8', intern=TRUE)

R

install.packages("RMeCab", repos = "https://​rmecab.jp/R") 

参考文献

データサイエンス100本ノックをやりたい

下記のリンクからR用のデータサイエンス100本を動かすことができる。

参考文献