Instalación de R, RStudio y LaTeX

R
Autor

Pedro L. Luque

Fecha de Publicación

31 enero 2019

Introducción

El objetivo de este artículo es recoger los procedimientos de instalación de R y RStudio con ayuda de vídeos, en los diferentes sistemas operativos, de manera que facilite este proceso a cualquier interesado en el uso de estas herramientas gratuitas. Se incluye también una recopilación de paquetes R recomendados para su instalación.

También, se detalla la instalación de LaTeX en los distintos sistemas operativos, para que se puedan generar informes en formato “pdf” a partir de documentos R Markdown.

Además se recopila información relacionada con estas herramientas y en un apartado final, de preguntas/respuestas, se irán añadiendo soluciones a los problemas más habituales que suelen surgir a los usuarios de estas herramientas al intentar instalarlos en sus ordenadores personales.

Y hay también un apartado para usuarios avanzados sobre el uso de contenedores Docker para la instalación de R, RStudio y LaTeX (“rocker/verse”) en un ordenador personal, muy recomendable para propósitos de reproductibilidad de los análisis-informes con R.

Instalación de R, RStudio y LaTeX en Windows

A continuación se recoge en vídeo la instalación de R, RStudio y LaTeX (MiKTeX). Los enlaces utilizados han sido:

Paso 1: Instalación de R

Paso 2: Instalación de RStudio

Paso 3: Instalación de LaTeX (MiKTeX)

Nota: en la instalación de MiKTeX hay que recordar seleccionar: YES, cuando se nos pregunta: “Install missing packages on the-fly”.

Aviso: para aquellos ordenadores que tengan Windows 32 bits, deben descargarse la versión de MiKTeX de 32 bits en la siguiente dirección: https://miktex.org/download#all y seleccionar la pestaña: “All downloads” y “Basic Installer 32-bits”.

Rtools: herramientas Windows para la compilación de paquetes R desde el código fuente

Si algunos paquetes R de los que se quieren utilizar no se instalan correctamente en Windows por necesitar algunos requisitos adicionales para su compilación, se recomienda que se instale la última versión de “Rtools”.

La página de descarga es: https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/.

Una vez descargado el fichero, la instalación será muy parecida a la de R.

Para más información leer: Appendix D The Windows toolset

Instalación de R, RStudio y LaTeX en Mac

A continuación se recoge en un único vídeo la instalación de R, RStudio y LaTeX (MacTeX) sobre un Mac. Se recomienda moverse en el vídeo para ver el apartado que interese. Los apartados claves del vídeo son:

  • Paso 1: Descarga del software necesario (en el 0:05)

    • Descarga de R (0:09)
    • Descarga de RStudio (0:41). En el vídeo se muestra la descarga de las tres versiones disponibles habitualmente de RStudio Desktop.
    • Descarga de MacTeX (1:53)

  • Paso 2: Instalación de R (3:10)

  • Paso 3: Instalación de RStudio (4:03)

  • Paso 4: Instalación de LaTeX-MacTeX (5:43)

    • Creación de un informe pdf desde RStudio (7:28)

Los enlaces utilizados han sido:

Instalación de “command line developer tools” de Xcode para instalar paquetes R

Para la instalación de algunos paquetes R se necesita tener instalado en el Mac las herramientas de desarrollo de línea de comandos para Xcode (“command line developer tools de Xcode”). Estas herramientas contienen los compiladores de código fuente más habituales (C++, fortran, …) para el trabajo con R. Hay varias formas de hacerlo:

  • Procedimiento 1:

    1. Abrir una ventana de terminal en Mac.

    2. Ejecutar en el terminal la siguiente instrucción:

    xcode-select --install

    Si no ha funcionado lo anterior, también se puede intentar ejecutar:

    gcc
    1. Aparecerá una ventana como la siguiente, en la que tendremos que pulsar sobre “Install”.

      Instalación de “command line developer tools”
    2. Después del proceso de instalación, se podrá comprobar dónde están instaladas al ejecutar en el terminal:
    xcode-select -p

    Devolverá algo parecido a: /Library/Developer/CommandLineTools. Ahora sí, se podrán instalar paquetes R sin problemas.

  • Procedimiento 2:

    1. Ir a la página de apple: https://developer.apple.com/downloads/index.action
    2. Hacer login en la cuenta de desarrollador de Apple.
    3. De la lista de: “Downloads for Apple Developers”, seleccionar descargar: “Command Line Tools”.

Instalación de R, RStudio y LaTeX en Linux

Los enlaces utilizados han sido:

Instalación sobre Ubuntu 16.04

La instalación más recomendada sobre Linux es vía “terminal o consola de comandos”.

Se recogen a continuación los pasos seguidos para su instalación sobre un sistema Linux con Ubuntu 16.04, pero que puede ser utilizado de forma muy parecido sobre otras versiones de Ubuntu y sobre otras distribuciones de Linux que usen el sistema “apt get”.

  • Paso 1: Añadir al final del fichero “/etc/apt/sources.list” la siguiente línea:
deb https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu xenial-cran35/

Esto puede hacerse con ayuda del editor “nano”:

sudo nano /etc/apt/sources.list

Y una vez añadida la línea a ese fichero, ejecutar la siguiente orden:

sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys E084DAB9
  • Paso 2: Para instalar el sistema R completo, usar:
sudo apt-get update
sudo apt-get install r-base

Para poder compilar paquetes R desde su código fuente, también debería instalarse:

sudo apt-get install r-base-dev

R --version

Algunas veces puede ser conveniente también instalar el siguiente software a la distribución de Ubuntu:

sudo apt install libjpeg62

wget --tries=3 --timeout=120 http://ftp.ca.debian.org/debian/pool/main/g/gstreamer0.10/libgstreamer0.10-0_0.10.36-1.5_amd64.deb
wget --tries=3 --timeout=120 http://ftp.ca.debian.org/debian/pool/main/g/gst-plugins-base0.10/libgstreamer-plugins-base0.10-0_0.10.36-2_amd64.deb
sudo dpkg -i libgstreamer0.10-0_0.10.36-1.5_amd64.deb
sudo dpkg -i libgstreamer-plugins-base0.10-0_0.10.36-2_amd64.deb
sudo apt-mark hold libgstreamer-plugins-base0.10-0
sudo apt-mark hold libgstreamer0.10
  • Paso 3: Instalación de RStudio:

Para instalar la última versión (o la versión Preview o Daily de RStudio) acceder a la página de descargas de RStudio, y sobre el enlace de descarga de la distribución que queramos instalar, con el botón derecho, seleccionar el submenú “copiar la url”, y sustituirlo por el que aparece en la siguiente línea:

wget --tries=3 --timeout=120 https://download1.rstudio.org/rstudio-xenial-1.1.463-amd64.deb
sudo dpkg -i rstudio-*-amd64.deb
  • Paso 4: Instalación de LaTeX (texlive):

Una distribución de LaTeX. Aunque algunas distribuciones de linux suelen traer algunos componentes de LaTeX ya instalados, si se quiere asegurar tener una distribución completa de TeX Live (approx. 3 GB) lo puedes instalar con el comando (referencia):

sudo apt-get install texlive-full

Para mantener la distribución actualizada ocasionalmente deberá ejecutar también:

sudo tlmgr update --self
  • Comentario 1:

A continuación se añaden algunas recomendaciones para resolver algunos problemas con la instalación sobre Linux. Las soluciones han sido obtenidas fundamentalmente de las siguientes urls: url1 y url2.

En la instalación de R sobre Ubuntu, el directorio donde se instalan los paquetes de R es: “/usr/lib/R/library” cuando se hace vía actualizaciones.

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

Los paquetes de R que se instalen vía paquetes: “r-cran-*” se instalarán en “/usr/lib/R/site-library”.

Un administrador puede instalar paquetes R en el directorio: “/usr/local/lib/R/site-library” al ejecutar R como “root”

sudo R

E instalar paquetes con:

> install.packages()

Una actualización de todos los paquetes instalados podría hacerse:

> update.packages(lib.loc = "/usr/local/lib/R/site-library")

Los “paths” anteriores se almacenan en la variable de entorno “R_LIBS_SITE”, la cual se define en el fichero: “/etc/R/Renviron”.

Los usuarios individuales pueden instalar paquetes R en su directorio “home”. El procedimiento más simples es crear un fichero “~/.Renviron” que contenga la siguiente instrucción:

R_LIBS_USER="~/lib/R/library"

Las funciones R: install.packages() y update.packages(), instalarán paquetes en: “~/lib/R/library”.

Se puede personalizar esto aún más utilizando la función R: .libPaths (ver ayuda con: ?.libPaths)

  • Comentario 2:

Para resolver algunos problemas con instalaciones de R que ya estuviesen instaladas, se recomienda ejecutar las siguientes instrucciones:

sudo apt-get install aptitude

sudo aptitude install r-base

Esta dará algunas opciones entre las que elegir, del siguiente tipo

     Keep the following packages at their current version:
1)     r-base [Not Installed]                             
2)     r-cran-foreign [Not Installed]                     
3)     r-recommended [Not Installed]                      

     Leave the following dependencies unresolved:         
4)     r-base-core recommends r-recommended               


Accept this solution? [Y/n/q/?] n
The following actions will resolve these dependencies:

     Install the following packages:            
1)     r-cran-foreign [0.8.69-1xenial0 (xenial)]
Accept this solution? [Y/n/q/?] Y

Puede ser necesario que se necesite instalar de nuevo los siguientes paquetes R, desde RStudio:

install.packages(c("yaml", "digest", "Rcpp", "htmltools", "backports", "stringi"))

Algunos comentarios sobre Ubuntu

  • Las distribuciones Ubuntu según se recoge en su página oficial son (http://releases.ubuntu.com):

    • Ubuntu 18.10 (Cosmic Cuttlefish)
    • Ubuntu 18.04.1 LTS (Bionic Beaver)
    • Ubuntu 16.04.5 LTS (Xenial Xerus)
    • Ubuntu 14.04.5 LTS (Trusty Tahr)
    • Ubuntu 12.04.5 LTS (Precise Pangolin)

Paquetes R Recomendados

A continuación se recogen un listado de paquetes R muy recomendados para su instalación, ordenado por temáticas:

# Generales
install.packages(c("tidyverse","knitr","rio","openxlsx","data.table","DBI",
                   "RPostgreSQL","RSQLite","fBasics","stringr","scales"))


# Tablas
install.packages(c("kableExtra","huxtable","gt","flextable","tabulizer",
                   "xtable","janitor","skimr"))

# Gráficos
install.packages(c("diagram","sjPlot","sjmisc","sjstats"))

# Informes - Presentaciones
install.packages(c("rmarkdown","bookdown","blogdown","pagedown",
                   "xaringan","rmdshower",
                   "rmdformats","rticles","prettydoc","oilabs"
                   "exams"))

# Addins RStudio
install.packages(c("addinslist","citr","CRANsearcher","DescToolsAddins",
                   "inserttable","ggThemeAssist","regexplain","remedy"))

# Shiny
install.packages(c("DT","rhandsontable","leaflet","plotly","googleVis",
                   "shinydashboard","flexdashboard","shinydashboardPlus"))

# Varios
install.packages(c("Rglpk","ROI","lpsolve","CVXR","linprog","Rsolnp","ucminf"))

install.packages(c("Rcpp",))


install.packages(c("LexisPlotR","MortalityTables"))

Cuando se cargue el paquete “tidyverse” puede ser conveniente ejecutar las siguientes instrucciones:

library(tidyverse)
filter = dplyr::filter

Algunas cuestiones relacionadas con LaTeX

Otros modos de instalar LaTeX

  • Instalar LaTeX desde R, con ayuda del paquete tinytex del autor Yihui Xie. Siguiendo los pasos en el artículo indicados se instalará una versión reducida de LaTeX en nuestro sistema operativo (Windows, Mac o Linux) de forma relativamente sencilla. Y el espacio requerido también será mínimo, unos 150Mb sobre macOS/Linux y unos 220Mb on Windows.

Logo o sticker de TinyTeX

Para un usuario R, en primer lugar se tendría que instalar el paquete “tinytex” y ejecutar las siguientes instrucciones (para más información consultar el artículo de Yihui Xie):

install.packages('tinytex')
tinytex::install_tinytex(bundle = 'TinyTeX-2') # ocupa aprox. 1.8Gb

Otra posibilidad para el que tiene poco espacio libre en su ordenador, es instalar la versión más reducida de TinyTeX, que ocupa aproximadamente 150Mb. Pueden aparecer problemas de actualización, de ahí que no sea la mejor opción desde mi experiencia. Para ello, ejecutar la siguiente instrucción:

tinytex::install_tinytex()

Una vez instalado, para comprobar su correcta instalación, ejecutar el siguiente código R:


writeLines(c(
  '\\documentclass{article}',
  '\\begin{document}', 'Hello world!', '\\end{document}'
), 'test.tex')
tinytex::pdflatex('test.tex')

Nota: Cuando el documento LaTeX o Rmd requiere de la instalación de nuevos paquetes LaTeX, pueden instalarse utilizando en la consola de R la función: tinytex::tlmgr_install("paquetelatex") siendo “paquetelatex” el requerido. También sería posible instalar varios paquetes LaTeX simultáneamente al pasarle un vector con los nombres de los paquetes a instalar. A continuación, recojo una llamada a esta función instalando paquetes LaTeX muy utilizados con Rmd:

tinytex::tlmgr_install(c('multirow','wrapfig','float','colortbl','tabu','varwidth',
              'threeparttable','threeparttablex','environ','trimspaces',
              'ulem','makecell','xcolor'))

Para evitar la instalación de los paquetes LaTeX uno a uno, cuando no están, podrían usarse soluciones como la que se propone con la utilidad “texliveonfly” (más información en stackenchange) la cual necesita tener instalado “python”. Esta utilidad, instalará todos los paquetes LaTeX no instalados necesarios para un “fichero.tex”.

Para usarla en primer lugar, debemos asegurarnos de que está instalado ese paquete LaTeX:

tinytex::tlmgr_install(c('texliveonfly'))

Y luego, desde el terminal del sistema operativo (desde RStudio “Terminal”) ejecutar la siguiente instrucción:

texliveonfly fichero.tex

Si es desde un fichero Rmd, activar la opción de mantener el “fichero.tex” asociado, y utilizarla sobre él.

Editores para trabajar con LaTeX

Desde RStudio también se puede trabajar con ficheros LaTeX. Pero a continuación se citan algunos de los editores de LaTeX más conocidos:

Plantillas LaTeX

LaTeX en la nube

Lectores pdf

Cursos y recursos para aprender LaTeX

Instalación de R, RStudio y LaTeX con docker (avanzado)

Esta otra forma de trabajar con R, RStudio y LaTeX, es muy parecida a la que se utilizaría en un servicio en la nube, como el de Amazon AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, etc, pero lo instalaríamos en nuestro ordenador personal.

Esta forma de trabajar es muy recomendable para propósitos de reproductibilidad de los análisis-informes con R. Además, si se dispone de una buena conexión a internet, el sistema podría estar instalado y listo para utilizar en menos de un minuto. El proceso de instalación solamente se haría la primera vez, las siguientes se podría usar como cualquier aplicación de nuestro ordenador. Se recomienda ver el vídeo que aparece más abajo en la que se ilustra todo el proceso, el de instalación y uso (se hizo sobre un Mac, pero en los otros sistemas operativos sería casi exactamente el mismo proceso, una vez instalado Docker).

Los pasos serían los siguientes:

Se recomienda consultar algún tipo de guía de iniciación a Docker, por ejemplo, la guía Oficial.

  • Paso 2: Instalación de R, RStudio Server y LaTeX utilizando las recomendaciones del equipo de desarrollo de RStudio.

Se debe abrir el terminal para usar docker (ver la documentación, para saber cómo hacerlo en cada sistema operativo, ya que en Windows puede ser ligeramente diferente) y ejecutar las siguientes instrucciones. Aquí se usará para construir el contenedor la imagen “rocker/verse” que contiene: R, RStudio Server e instalación básica de LaTeX (ver más adelante las explicaciones).

Antes de ejecutar las siguientes instrucciones se aconseja colocarse en una carpeta fija de nuestro ordenador en la que trabajaremos con los proyectos R (si es necesario crearla: mkdir proyR). Habriríamos el terminal de nuestro sistema operativo para llamar a docker, pero antes nos moveríamos a la carpeta creada (cd proyR). Una vez en ella ejecutaríamos las instrucciones:

docker run -d -p 8787:8787 -e PASSWORD=rstudio1234 -e ROOT=TRUE -v /$(pwd):/home/rstudio/proyectos --name rstudio-verse rocker/verse

La primera vez durará más porque tendrá que descargarse de internet la imagen solicitada. Pero una vez descargada, el arranque será casi inmediato.

Cuando haya terminado, podremos ir a nuestro navegador web y acceder a la dirección:

http://localhost:8787

Y hacer login introduciendo:

  • username: rstudio
  • password: rstudio1234

Se podrá trabajar con R y RStudio Server, y crear informes R Markdown con salida “pdf”. En cualquier momento se podrá dejar la sesión de RStudio Server y los ficheros y subcarpetas que hayamos guardado en la carpeta del contenedor “home/rstudio/proyectos” estarán en nuestro ordenador, en la carpeta de proyectos R creada (“proyR”).

Se puede detener el funcionamiento del contenedor en cualquier momento (equivale a apagar el sistema operativo del contenedor) escribiendo:

docker stop rstudio-verse

Podríamos comprobar con

docker ps

que ya no está en funcionamiento (no podría usarse en el navegador). Pero con la orden:

docker ps -a

podría verse que sigue estando en nuestro ordenador, y por tanto, se puede volver a utilizar sin necesidad de volverlo a instalar.

En cualquier momento, se podría volver a iniciar el contenedor con R-RStudio-LaTeX, de forma casi inmediata, con la orden:

docker start rstudio-verse

Nota: cuando apagamos nuestro ordenador personal, docker hará “stop” sobre todos los contenedores.

Cuando encendemos nuestro ordenador personal, para arrancar de nuevo el sistema operativo del contenedor, debemos asegurarnos previamente, que la aplicación “Docker” está funcionando.

Algunas mejoras

  • Instalación de la última versión de RStudio Server (versión daily).

En primer lugar, entrar en el sistema operativo del contenedor, ejecutando la siguiente orden en el terminal o consola de nuestro ordenador:

docker exec -it rstudio-verse bash

Copiar el siguiente código y pegarlo en el terminal del contenedor abierto, descargará la última versión de RStudio Server en el contenedor, sobreescribiendo la versión existente (se recomienda hacerlo sin tener abierta una sesión de RStudio Server):

apt-get update \
  && apt-get install -y --no-install-recommends \
    libxml2-dev libssl-dev procps rrdtool libclang-dev \
  && install2.r xml2 httr \
  && wget --no-check-certificate \
    https://raw.githubusercontent.com/rocker-org/rstudio-daily/master/latest.R \
  && Rscript latest.R && rm latest.R

dpkg -i rstudio-server-daily-amd64.deb \
  && rm rstudio-server-*-amd64.deb \
  && ln -s -f /usr/lib/rstudio-server/bin/pandoc/pandoc /usr/local/bin \
  && ln -s -f /usr/lib/rstudio-server/bin/pandoc/pandoc-citeproc /usr/local/bin \
  && apt-get clean
  
exit
  • Eliminación de la imagen descargada y el contenedor docker de nuestro ordenador.

Al ejecutar en el terminal de nuestro sistema operativo, la siguiente instrucción, puede verse tanto el contenedor creado como la imagen descargada (se puede observar el tamaño que ocupa, de unos 3GB):

xxxxxxxx:proyR calvo$ docker ps -a
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS                    NAMES
aa33c354977f        rocker/verse        "/init"             10 minutes ago      Up 10 minutes       0.0.0.0:8787->8787/tcp   rstudio-verse
xxxxxxxx:proyR calvo$ docker images
REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
rocker/verse        latest              34f28eef88fb        31 hours ago        2.93GB

En cualquier momento, puede decidirse eliminarlo de nuestro ordenador el contenedor y/o la imagen, con las siguientes instrucciones:

# borrar el contenedor
docker rm -f rstudio-verse

# borrar la imagen
docker rmi rocker/verse:latest

Nota: se pueden hacer copias de seguridad de los contenedores tal como están en un momento, y poder restaurarlas de nuevo.

Algunos consejos prácticos

Veamos ahora con más detenimiento lo que se está haciendo. La instrucción más sencilla es la siguiente en la que se debe reemplazar con la contraseña de su elección (el usuario será: “rstudio”):

sudo docker run -d -p 8787:8787 -e PASSWORD=<password> --name rstudio rocker/rstudio

Una vez que la descarga haya finalizado, RStudio Server se iniciará de forma silenciosa.

Para poder usarlo, debemos conectarnos con un navegador a la dirección de nuestra ip local (normalmente: http://localhost o http://127.0.0.1) más el puerto de escucha de RStudio Server: “:8787”, es decir, la dirección:

http://127.0.0.1:8787

Y debería aparecer la pantalla de bienvenida de RStudio Server, y para acceder se debe utilizar los siguientes datos:

  • username: rstudio
  • password:

Trabajar con RStudio Server desde un navegador es casi igual que trabajar con RStudio Desktop.

  • Se puede personalizar el username y password:
docker run -d -p 8787:8787 -e USER=<username> -e PASSWORD=<password> rocker/rstudio
  • Se puede arrancar una sesión de R, en lugar de RStudio, ejecutando la siguiente instrucción en el terminal:
docker run --rm -it --user rstudio rocker/rstudio /usr/bin/R
  • Se puede arrancar una sesión con el sistema operativo del contenedor:
docker run --rm -it --user rstudio rocker/rstudio /bin/bash
  • Activar el modo “root”.

Por defecto, el usuario “rstudio” del contenedor no tiene acceso como “root”, de esta forma no pueden instalar librerías binarias con “apt-get” sin entrar al contenedor (ver “docker exec” a continuación).

Para activar el modo “root” desde dentro de RStudio Server, lanzar el contenedor con el flag: -e ROOT=TRUE, por ejemplo:

docker run -d -p 8787:8787 -e ROOT=TRUE rocker/rstudio

Así, se podrá abrir un “terminal” desde RStudio Server (ver el menú “Tools”) o directamente desde la consola de R usando la función system(), por ejemplo:

system("sudo apt-get install -y libgsl0-dev")

Nota: los comandos system() no son interactivos, de aquí el que se añada el flag -y para aceptar los valores sin preguntar.

  • Si el ordenador es un servidor compartido, se podrían añadir múltiples usuarios.

Se entraría en el bash del contenedor (ejecutar previamente docker ps para ver el identificador asociado al contenedor y sustituirlo por en la siguiente instrucción):

docker exec -it <container-id> bash

Podríamos ahora actuar como administradores y añadir nuevos usuarios de forma interactiva con la orden (sustituir por el nombre de usuario a definir):

adduser <username>

Y se nos preguntará por el password a utilizar.

Después de haberlos añadido podremos salir del contenedor escribiendo: exit.

Nota: no se recomienda enlazar ningún volumen compartido con el host (nuestro ordenador) sobre un contenedor que tiene múltiples usuarios.

  • Añadir las dependencias de programas externos binarios que pueden necesitar algunos paquetes R.

El proceso sería casi siempre el mismo:

docker ps # para encontrar el id de nuestro contenedor
docker exec -it <container-id> bash # comando docker para empezar un terminal bash de nuestro contenedor
apt-get update # habitual, antes de instalaciones nuevas
apt-get install libgsl0-dev # instalar el paquete binario necesario (ej. caso del paquete R: GSL)
  • Añadir superusuarios a nuestro contenedor.

El usuario “rstudio” (o cualquier otro usuario especifico) puede ser añadido al fichero “sudoers” (usando visudo) y le dará permisos para poder ejecutar “apt-get”. Esto permitirá instalar paquetes al sistema vía la terminal de “RStudio Server”. Esos usuarios pueden tener acceso root dependiendo de como de permisivos sea la configuración de “sudoers”. Esta aproximación debe usarse con precaución.

  • Usar directorios compartidos entre host y contenedor.
docker run -d -p 8787:8787 -v /$(pwd):/home/rstudio/foobar rocker/rstudio

Ver más en la referencia “Sharing files with host machine” más adelante.

  • Solución de algunos errores conocidos en el acceso a RStudio Server.

En los sistemas operativos Red Hat, por ejemplo, CentOS y Fedora, RStudio Server puede no arrancar al hacer: http://localhost:8787.

Para resolverlo, arrancar el contenedor del siguiente modo (arrancar el contenedor, hacer login y luego iniciar el servicio “rstudio-server”):

# docker run -it -p 8787:8787 <RStudio image> /bin/bash
root@XXXYYY:/# rstudio-server start
  • Usar versiones de los contenedores rockers.

Existe la posibilidad de utilizar algunas versiones concretas de R, añadiendo:

* rocker/verse:3.4.0
* rocker/verse:latest  (por defecto)

  • Evitar el uso del comando “sudo” en nuestro sistema operativo para utilizar “docker”.

    Si tenemos un sistema operativo Linux puede que queramos añadir nuestro usuario habitual en nuestro ordenador al grupo “docker” para evitar tener que escribir “sudo”. Para hacer esto, tendría que ejecutarse en el terminal (cambiando por el nombre de nuestro usuario, y habrá que reiniciar el terminal para que tenga efecto la orden): sh sudo usermod -a -G docker <username> Los usuarios de sistemas operativos Mac o Windows no necesitan usar “sudo”.

Algunos tutoriales sobre instalación y uso de Docker y RStudio

Preguntas/Respuestas

Las tres versiones de RStudio Desktop

Generalmente, existen tres versiones disponibles para su descarga de RStudio Desktop.

Y las dos versiones que están en fase de desarrollo, en las que se introducen nuevas mejoras, pero con el inconveniente de que pueden tener problemas de funcionamiento, por tratarse de versiones en continua revisión.

La instalación de RStudio, en cualquiera de sus versiones, sobreescribirá la instalación anterior fundamentalmente, por lo que siempre será posible volver a instalar la versión que mejor nos funciona, con tan solo, volver a ejecutar el programa de instalación correspondiente.

Problemas con el paquete “openxlsx” en Windows (únicamente)

El paquete o librería “openxlsx” NO necesita tener instalado Java en el ordenador para poder leer y también escribir ficheros Excel.

Debe tener acceso a una herramienta “zip”. Con el siguiente comando podemos comprobarlo:

Sys.getenv("R_ZIPCMD", "zip")

Si devuelve una cadena vacía, no funcionará.

MÉTODO 1 (más lento):

En Windows se resolvería instalando las “Rtools”, que además de resolver este problema, añade la posibilidad de compilar paquetes R desde su código fuente en Windows.

Puede hacerse desde R o RStudio:

install.packages("installr")
installr::install.rtools()  ## seleccionar la versión de R instalada

También se puede descargar directamente el programa Rtools.exe (se recomienda la última versión existente) desde la página web: Rtools downloads.

En el proceso de instalación asegurarse de activar todas las opciones que nos proponga la instalación, especialmente los “Extras” y activar la modificación de la variable “Path” del sistema operativo. Tras la instalación es necesario iniciar el sistema operativo.

MÉTODO 2 (más rápido):

Descargar el siguiente fichero appszip.zip y descomprimirlo en una carpeta fácil de localizar. Anotar el camino al fichero “zip.exe” y sustituirlo en la siguiente orden R, y ejecutarla antes de utilizar cualquier función del paquete “openxlsx”.

Sys.setenv("R_ZIPCMD" = "path/to/zip.exe")

Datos de la sesión R que ha creado este artículo:

sessionInfo()
R version 4.2.1 (2022-06-23)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
Running under: Ubuntu 20.04.5 LTS

Matrix products: default
BLAS:   /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libblas.so.3
LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/liblapack.so.3

locale:
 [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8       LC_NUMERIC=C              
 [3] LC_TIME=en_US.UTF-8        LC_COLLATE=en_US.UTF-8    
 [5] LC_MONETARY=en_US.UTF-8    LC_MESSAGES=en_US.UTF-8   
 [7] LC_PAPER=en_US.UTF-8       LC_NAME=C                 
 [9] LC_ADDRESS=C               LC_TELEPHONE=C            
[11] LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C       

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] htmlwidgets_1.5.4    compiler_4.2.1       fastmap_1.1.1       
 [4] cli_3.6.2            tools_4.2.1          htmltools_0.5.8.9000
 [7] rstudioapi_0.15.0    yaml_2.3.8           rmarkdown_2.25      
[10] knitr_1.45           jsonlite_1.8.8       xfun_0.41           
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