Usando R no Google Colab
Quem utiliza Python, em teoria, já está habituado com o Google Colab, ambiente Google baseado no Jupyter Notebook e que permite, além de várias outras vantagens, trabalhar em nuvem, com uso de GPU da Google e publicar no GitHub, como nesse exemplo aqui. Após clicar no botão Open in Colab abrirá uma apresentação como essa.
O ambiente é nativo para Python, por ser baseado no projeto Jupyter Notebook, mas há soluções em R e isso é o que veremos aqui!
O acesso pode ser feito a partir de uma das seguintes URL’s:
ou
Ou através de uma simples pesquisa no Google, como no exemplo abaixo:
Após pesquisar google colab r e clica no primeiro resultado (Como no exemplo acima), abriremos um ambiente idêntico ao da imagem abaixo.
É importante ver que continua sendo um arquivo .ipynb, que é a extensão utilizada nos Jupyter Notebook, do qual o Google Colab se origina.
É muito simples e, como no exemplo abaixo, já podemos escrever códigos em R.
Caso queira ter certeza, basta ir no Menu Ambiente de execução -> Alterar o tipo de ambiente de execução como na imagem abaixo.
Então conseguiremos ver que estamos no ambiente em R e não em Python.
Para ver a versão do R instalada, é só dar um R.version.string (imagem abaixo) e depois SHIFT+Enter no teclado, que é o padrão para executar cada código após digitar o comando.
Para ver os pacotes instalados é só dar um print(installed.packages()).
Use o R livremente!
Porém, temos um problema e isso nos leva a utilizar o R no Google Colab de outra forma.
Se quisermos trabalhar com os arquivos dentro da nuvem (Google Drive), em Python há a opção Montar Drive ou através do código
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')Conseguimos utilizar os arquivos da própria nuvem.
Contudo, no R, há algumas soluções que tentam fazer isso e algumas delas são, inclusive um pouco complexas, então acho que a solução mais simples, quando for necessário utilizar dados do Drive, é a exposta abaixo.
É comum soluções como o Reticulate ou o RPy2 para fazer a integração entre as linguagens Python e R. No exemplo abaixo utilizaremos a RPy2.
Como faremos?
1º Inicializamos o Colab como se fossemos trabalhar em Python e em seguida montamos o Drive da forma costumeira em Python.
2 º Após o Drive estar montado, executaremos o código e
%load_ext rpy2.ipythonE sempre que for executar um código em R, utilizar o %%R, como no exemplo abaixo.
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