Online-R-Compiler

Code-Snippets schreiben, ausführen und teilen — keine Einrichtung nötig.

script.R

Alice
30

Output

Click Run to see the output here.

lines <- readLines(con="stdin", n=2, warn=FALSE)
name <- lines[1]
age <- as.integer(lines[2])
cat(sprintf("Hello, %s! You are %d years old.\n", name, age))

R online im Browser ausführen

Ein kostenloser Online-R-Playground und Code-Runner. Schreibe R-Skripte im Browser, drücke Ausführen, und Rscript führt sie in Sekunden aus. Kein RStudio, keine lokale R-Installation, kein Warten auf install.packages() zum Einrichten.

Der Editor basiert auf derselben Engine wie VS Code – R-Syntaxhervorhebung, Autovervollständigung und Fehler-Unterstreichungen funktionieren also alle. Der Code läuft mit Rscript auf Alpine Linux, mit vorinstalliertem dplyr, tidyr, stringr und jsonlite – dem tidyverse-Kern fürs Data Wrangling. Praktisch, um einen data frame zu erkunden, eine Regex mit stringr zu testen oder JSON mit jsonlite zu parsen.

Warum dieser R-Playground nützlich ist

R sofort ausführen — Code schreiben, auf Ausführen klicken und in Sekunden die Ausgabe von Rscript sehen, ohne install.packages()-Wartezeit oder RStudio-Setup.
Vollständiges R-Syntax-Highlighting, Autovervollständigung und klare Fehlermeldungen mit Zeilennummern – angetrieben von derselben Editor-Engine wie VS Code.
stdin-Eingabe wird unterstützt. readLines('stdin') und file('stdin') lesen aus dem Eingabefeld des Playgrounds, sodass Skripte mit interaktiver Eingabe oder per Pipe übergebenen Daten komplett funktionieren. Kein R-Interpreter, kein RStudio und kein CRAN-Mirror nötig.
R mit dplyr, tidyr, stringr und jsonlite vorinstalliert — führe echte tidyverse-Datenanalyse-Snippets aus, ohne RStudio oder das tidyverse lokal zu installieren.

Was du im R-Playground ausprobieren kannst

Base-R-Vektoren, Data Frames und Funktionen der apply-Familie: das Fundament, das du brauchst, bevor du zum tidyverse greifst.
Tidyverse-Datenpipelines: dplyr (filter, mutate, summarise, group_by) verkettet mit dem magrittr-Pipe und tidyr-Umformungen mit pivot_longer / pivot_wider.
Schnelle R-Experimente: eine regex mit stringr testen, ein JSON-Blob mit jsonlite parsen, eine statistische Zusammenfassung prüfen oder nachsehen, wie sich ein gruppiertes summarise verhält.

Häufig gestellte Fragen zum Online-R-Compiler

Ist der Online-R-Compiler kostenlos?

Ja, der R-Playground ist kostenlos nutzbar. Keine Anmeldung, kein R zu installieren und keine RStudio-Lizenz – Seite öffnen und Skripte sofort ausführen.

Muss ich R oder RStudio installieren?

Keine Installation nötig. Du brauchst weder R, RStudio noch das tidyverse auf deinem Rechner. Der Online-R-Runner führt dein Skript mit Rscript aus, dplyr, tidyr, stringr und jsonlite sind bereits geladen.

Funktioniert der R-Playground auf Handy und Chromebook?

Ja. Der R-Playground läuft in jedem modernen Browser, ob Desktop, Tablet oder Handy. Praktisch, um R-Skripte von einem Chromebook, iPad oder Schulrechner auszuführen, ohne RStudio zu installieren.

Kann ich readLines('stdin') im Online-R-Compiler verwenden?

Ja. readLines('stdin') und file('stdin') lesen deine eingegebenen Zeilen genauso, als würdest du im Terminal Eingaben per Pipe an Rscript script.R übergeben. Praktisch für Skripte, die Ad-hoc-Daten ohne Datei-Upload verarbeiten.

Wie lerne ich R, nachdem ich den Playground ausprobiert habe?

Bearbeite den R-Beispielcode, drück auf Ausführen und probier dich durch. Wenn du etwas Strukturierteres willst: Coddys interaktiver R-Kurs deckt Vektoren, Data Frames, das tidyverse und Visualisierung mit praktischen Übungen ab — eine solide Basis, egal ob es danach in Richtung Statistik, Data Science oder Bioinformatik gehen soll.