Tutorial

Cómo instalar R en Ubuntu 20.04

RUbuntu 20.04

Introducción

R es un lenguaje de programación de código abierto que se utiliza ampliamente para realizar análisis de datos e informática estadística. Con el soporte de la R Foundation for Stadistical Computing, es un lenguaje cada vez más popular y extensible con una comunidad activa. R ofrece muchos paquetes generados por el usuario para áreas de estudio específicas, lo que hace que sea aplicable a muchos campos.

En este tutorial, instalaremos R y mostraremos cómo añadir paquetes desde la Comprehensive R Archive Network (CRAN) oficial.

Requisitos previos

Para seguir este tutorial, necesitará un servidor Ubuntu 20.04 con:

  • al menos 1 GB de RAM
  • un usuario no root con privilegios sudo

Para aprender a realizar esta configuración, siga nuestra Guía de configuración inicial del servidor.

Una vez que se cumpla con estos requisitos previos, estará listo para comenzar.

Paso 1: Instalar R

Debido a que R es un proyecto que avanza rápidamente, la última versión estable no está siempre disponible en los repositorios de Ubuntu, de forma que comenzaremos añadiendo el repositorio externo mantenido por CRAN.

Nota: CRAN mantiene los repositorios en su red, pero no todos los repositorios externos son fiables. Asegúrese de realizar la instalación únicamente desde fuentes confiables.

Primero vamos a añadir la clave GPG relevante.

  • sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys E298A3A825C0D65DFD57CBB651716619E084DAB9

Cuando ejecute el comando, verá el siguiente resultado:

Output
Executing: /tmp/apt-key-gpghome.cul0ddtmN1/gpg.1.sh --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys E298A3A825C0D65DFD57CBB651716619E084DAB9 gpg: key 51716619E084DAB9: public key "Michael Rutter <marutter@gmail.com>" imported gpg: Total number processed: 1 gpg: imported: 1

Una vez que tengamos la clave de confianza, podemos añadir el repositorio.

Tenga en cuenta que si no está usando 20.04, puede encontrar el repositorio relevante desde la lista R Project Ubuntu,denominado para cada versión. Ubuntu 20.04 se conoce como Focal Fossa, y la versión más reciente de R es 4.0.0, de ahí la convención de nomenclatura del siguiente repositorio: focal-cran40.

  • sudo add-apt-repository 'deb https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu focal-cran40/'

Entre el resultado que se muestra, debería identificar líneas similares a las siguientes:

Output
... Get:7 https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu focal-cran40/ InRelease [3622 B] Get:8 https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu focal-cran40/ Packages [15.6 kB] ...

Ahora, deberemos ejecutar update tras esto para incluir los manifiestos del paquete desde el nuevo repositorio.

  • sudo apt update

Asegúrese de que una de las líneas del resultado es similar al siguiente:

Output
... Hit:5 https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu focal-cran40/ InRelease ...

Si la línea anterior aparece en el resultado del comando update, hemos añadido correctamente el repositorio. Podemos estar seguros de que no instalaremos accidentalmente una versión anterior.

En este momento, estamos listos para instalar R con el siguiente comando.

  • sudo apt install r-base

Si se le pide que confirme la instalación, pulse y para continuar.

En el momento de escribir este artículo, la última versión estable de R desde CRAN es 4.0.1, que se muestra cuando inicia R.

Ya que estamos planeando instalar un paquete de ejemplo para cada usuario en el sistema, iniciaremos R como root de forma que las bibliotecas estarán disponibles para todos los usuarios automáticamente. Alternativamente, si ejecuta el comando R sin sudo, puede configurar una biblioteca personal para su usuario.

  • sudo -i R
Output
R version 4.0.0 (2020-04-24) -- "Arbor Day" Copyright (C) 2020 The R Foundation for Statistical Computing Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit) ... Type 'demo()' for some demos, 'help()' for on-line help, or 'help.start()' for an HTML browser interface to help. Type 'q()' to quit R. >

Esto confirma que hemos instalado correctamente R e introducido su shell interactiva.

Paso 2: Instalar los paquetes de R desde CRAN

Parte de la potencia de R es su abundancia de paquetes complementarios disponibles. Con fines demostrativos, instalaremos txtplot, una biblioteca que produce gráficos ASCII que incluyen gráficas de dispersión, gráficos de línea, gráficos de densidad y gráficos acf y de barra:

  • install.packages('txtplot')

Nota: El siguiente resultado muestra dónde se instalará el paquete.

Output
... Installing package into ‘/usr/local/lib/R/site-library’ (as ‘lib’ is unspecified) ...

Esta ruta para todo el sitio está disponible porque ejecutamos R como root. Esta ubicación hará que el paquete esté disponible para todos los usuarios.

Cuando se complete la instalación, podremos cargar txtplot:

  • library('txtplot')

Si no hay mensajes de error, la biblioteca se ha cargado correctamente. Vamos a ponerlo en acción con un ejemplo que demuestra una función de gráfico básica con etiquetas de ejes. Los datos de ejemplo, proporcionados por el paquete datasets de R, contienen la velocidad de los coches y la distancia necesaria para detenerse según los datos de los años 20:

  • txtplot(cars[,1], cars[,2], xlab = 'speed', ylab = 'distance')
Output
+----+-----------+------------+-----------+-----------+--+ 120 + * + | | d 100 + * + i | * * | s 80 + * * + t | * * * * | a 60 + * * * * * + n | * * * * * | c 40 + * * * * * * * + e | * * * * * * * | 20 + * * * * * + | * * * | 0 +----+-----------+------------+-----------+-----------+--+ 5 10 15 20 25 speed

Si está interesado en obtener más información sobre txtplot, utilice help(txtplot) desde el intérprete de R.

Cualquier paquete precompilado puede instalarse desde CRAN con install.packages(). Para obtener más información sobre qué está disponible, puede encontrar un listado de paquetes oficiales organizados por nombre a través de los Paquetes CRAN disponibles por lista de nombres.

Para salir de R, puede escribir q(). Puede pulsar n cuando se le solicite, a menos que desee guardar la imagen del espacio de trabajo.

Conclusión

Con R instalado correctamente en su servidor, quizá pueda estar interesado en esta guía sobre cómo instalar el Servidor RStudio para aportar un IDE a la implementación basada en servidor que acaba de completar. También puede aprender a configurar Shiny server para convertir su código R en páginas web interactivas.

Para obtener más información sobre cómo instalar paquetes R utilizando las diferentes herramientas, puede leer sobre cómo instalar directamente desde GitHub, BitBucket u otras ubicaciones. Esto le permitirá utilizar el trabajo más reciente de la comunidad activa.

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