Jupyter, agregando el kernel de R

Como saben, somos gente de R, por muchas razones que quizás en otros artículos he señalado.

Entonces, debido a que uno de los doctores - y son más - prefieren el lenguaje de programación R, decidí investigar y agregar el kernel de R a Jupyter.

Sin duda, la manera más rápida es preguntarle a tus colegas sintéticos, que en mi caso es DeepSeek. 

Después de varios intentos - generalmente es porque hay software que solo existen en entornos virtuales.

Podemos observar  en primera instancia que Jupyter, no vive en el equipo global, sino en el entorno virtual:

 Cuando en la primera instrucción que es para determinar donde esta instalado jupyter (fuera del entorno virtual) no nos regresa nada. Sin  embargo al entrar al entorno virtual ahora si aparece la ruta donde tenemos el software en cuestión. Además que podemos acceder a R (que es donde vamos a introducir los siguientes comandos) tanto en el entorno virtual como en la máquina en general. Entonces ya en R hacemos lo siguiente:

install.packages('IRkernel')

IRkernel::installspec()

q()

Lo que podemos hacer es ver los kernels con los que contamos para trabajar con Jupyter, con la instrucción jupyter kernelspec list

Y ahora si, podemos ver como al correr nuevamente Jupyter ya aparece como uno de los kernel's el lenguaje de programación R.

Mi partner de China sugiere el siguiente código para cerrar este artículo, así como el siguiente preambulo:

"Para cerrar con broche de oro, nada como ver a los datos bailar. El siguiente código, ejecutado en un Jupyter Notebook con  R, simula una pregunta clásica: ¿la altura de las personas se relaciona con su peso? Más allá del resultado, lo importante es el camino: generar datos, visualizarlos, calcular estadísticos e interpretarlos. Eso es hacer ciencia de datos con alma." 

 

En el ejemplo, además de recrear un guión de R, vemos como se crea una nueva "consola" que instala el paquete "patchwork" necesario para este ejemplo.

Hasta aquí este artículo.

Miguel Araujo.