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R プレイグラウンド

コードスニペットを書いて、実行して、共有できます — セットアップ不要。

script.R
Output
Click Run to see the output here.

ブラウザでRをオンライン実行

これは無料のオンラインR言語プレイグラウンド兼コードランナーです。Rスクリプトをブラウザで直接書き、「実行」を押すと Rscript が数秒で実行します — RStudio も、ローカルの R インストールも、install.packages() の待ち時間も不要。dplyr のパイプラインを試したり、tidyr で形状を変換したり、統計の演習を解いたりする最速の方法です。

内部的には、エディタは VS Code と同じエンジン（R の構文ハイライト、オートコンプリート、エラーの波線表示）を使用し、コードは Alpine Linux 上で dplyr、tidyr、stringr、jsonlite をプリインストールした Rscript で実行されます — データ整形のための tidyverse コアです。データフレームを探索する、stringr で正規表現をテストする、jsonlite で JSON を解析する — いずれもこのオンライン R コンパイラが数秒で結果まで導いてくれます。

このR言語プレイグラウンドが役立つ理由

  • Rの即時実行 — コードを書いて「実行」を押すだけで、Rscript の出力を数秒で表示。install.packages() の待ち時間も RStudio のセットアップも不要。
  • 完全なR構文ハイライト、オートコンプリート、行番号付きの分かりやすいエラーメッセージ — VS Code と同じエディタエンジン。
  • stdin 入力に対応 — readLines('stdin'), file('stdin') は playground の入力ボックスから読み込むため、対話入力を受け取るスクリプトやパイプされたデータを解析するスクリプトを最後までテストできます。インストール不要 — R インタープリタ、RStudio、CRAN ミラーの設定は不要です。
  • dplyr、tidyr、stringr、jsonlite をプリインストールした R — RStudio や tidyverse をローカルに入れずに、実際の tidyverse データ分析スニペットを実行できます。

R言語プレイグラウンドで試せること

  • base R のベクトル、data frame、apply 系関数 — tidyverse に進む前に必要となる基礎。
  • tidyverse のデータパイプライン — magrittr パイプで繋げた dplyr（filter、mutate、summarise、group_by）と、tidyr の pivot_longer / pivot_wider によるリシェイプ。
  • 素早い R の実験 — stringr で正規表現をテストし、jsonlite で JSON を解析し、統計サマリーを確認し、グループ化された summarise の挙動をチェックできます。

オンラインR言語コンパイラのよくある質問

オンラインR言語コンパイラは無料ですか？
はい。R言語プレイグラウンドは完全無料です — 登録不要、R のインストール不要、RStudio のライセンス不要。ページを開いてすぐにスクリプトを実行できます。
R や RStudio のインストールは必要ですか？
インストール不要です。R、RStudio、tidyverse はあなたのマシンに必要ありません — オンライン R ランナーが Rscript と、すでに読み込まれている dplyr、tidyr、stringr、jsonlite でスクリプトを実行します。
R言語プレイグラウンドはモバイルやクロームブックでも動きますか？
はい。R言語プレイグラウンドはあらゆる現代のブラウザで動作します — デスクトップ・タブレット・モバイル。RStudio をインストールせずに、クロームブック、iPad、学校のPCから R スクリプトを実行するのに最適です。
オンライン R コンパイラで readLines('stdin') を使えますか？
はい。playground には stdin 入力ボックスがあります。readLines('stdin') と file('stdin') は、ターミナルで Rscript script.R に入力をパイプする場合と同じように入力行を読み込みます。ファイルアップロードなしで一時的なデータを処理するスクリプトに便利です。
プレイグラウンドを試した後、Rはどう学べばいいですか？
サンプルの R コードを編集し、「実行」を押して繰り返します。体系的に学びたいときは、Coddy の対話型 R コースがベクトル、data frame、tidyverse、可視化を実践演習付きでカバー — 統計、データサイエンス、バイオインフォマティクスのいずれに進んでも、しっかりとした基礎になります。