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온라인 R 컴파일러

코드 스니펫을 작성, 실행, 공유하세요 — 별도 설치가 필요 없습니다.

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

브라우저에서 R을 온라인으로 실행하세요

무료 온라인 R 플레이그라운드이자 코드 러너입니다. 브라우저에서 R 스크립트를 작성하고 Run을 누르면 Rscript가 몇 초 만에 실행해 줍니다. RStudio도, 로컬 R 설치도, install.packages() 대기도 필요 없습니다.

에디터는 VS Code와 같은 엔진을 기반으로 만들어져, R 문법 강조, 자동 완성, 오류 밑줄이 모두 작동합니다. 코드는 Alpine Linux에서 Rscript로 실행되며, dplyr, tidyr, stringr, jsonlite가 미리 설치되어 있습니다 — 데이터 랭글링에 쓰이는 tidyverse 핵심 패키지죠. 데이터 프레임을 살펴보거나, stringr로 regex를 테스트하거나, jsonlite로 JSON을 파싱하기에 좋습니다.

이 R 언어 플레이그라운드가 유용한 이유

  • 즉시 R 실행 — 코드를 작성하고 Run을 누르면 몇 초 만에 Rscript 출력이 나옵니다. install.packages() 기다림도, RStudio 설정도 필요 없습니다.
  • R 문법 강조, 자동 완성, 줄 번호가 표시된 명확한 오류 메시지까지 모두 지원하며, VS Code와 동일한 에디터 엔진으로 동작합니다.
  • stdin 입력을 지원합니다. readLines('stdin')과 file('stdin')이 playground의 입력 상자에서 값을 읽어오므로, 대화형 입력을 받거나 파이프로 전달된 데이터를 파싱하는 스크립트도 끝까지 정상 동작합니다. 로컬에 R 인터프리터, RStudio, CRAN 미러를 둘 필요가 없습니다.
  • dplyr, tidyr, stringr, jsonlite가 사전 설치된 R — RStudio나 tidyverse를 로컬에 설치하지 않고도 실제 tidyverse 데이터 분석 스니펫을 실행할 수 있습니다.

R 언어 플레이그라운드에서 해볼 수 있는 것

  • Base-R 벡터, 데이터 프레임, apply 계열 함수: tidyverse로 넘어가기 전에 다져야 할 기초.
  • tidyverse 데이터 파이프라인: magrittr 파이프로 이어붙인 dplyr(filter, mutate, summarise, group_by)과 tidyr의 pivot_longer / pivot_wider 리셰이프.
  • 빠른 R 실험: stringr로 regex를 테스트하고, jsonlite로 JSON 블록을 파싱하고, 통계 요약을 검증하거나, 그룹화된 summarise의 동작을 확인해 보세요.

온라인 R 컴파일러 자주 묻는 질문

온라인 R 컴파일러는 무료인가요?
네, R 플레이그라운드는 무료로 사용할 수 있습니다. 가입도, R 설치도, RStudio 라이선스도 필요 없어요 — 페이지를 열고 바로 스크립트를 실행하세요.
R이나 RStudio를 설치해야 하나요?
설치가 필요 없습니다. 로컬에 R, RStudio, tidyverse를 깔지 않아도 됩니다. 온라인 R 러너가 Rscript로 스크립트를 실행하며 dplyr, tidyr, stringr, jsonlite가 이미 로드되어 있습니다.
R 플레이그라운드가 모바일과 크롬북에서도 작동하나요?
네. R 플레이그라운드는 데스크톱, 태블릿, 모바일 등 최신 브라우저라면 어디서든 동작합니다. RStudio 설치 없이 Chromebook, iPad, 학교 컴퓨터에서 R 스크립트를 돌리기에 좋습니다.
온라인 R 컴파일러에서 readLines('stdin')을 사용할 수 있나요?
네. readLines('stdin')와 file('stdin')는 터미널에서 Rscript script.R로 입력을 파이프할 때와 똑같은 방식으로 입력한 줄을 읽습니다. 파일 업로드 없이 즉석 데이터를 처리하는 스크립트에 유용하죠.
플레이그라운드를 써본 다음 R은 어떻게 배우면 되나요?
샘플 R 코드를 수정하고 실행을 눌러 반복해 보세요. 좀 더 체계적으로 익히고 싶다면 Coddy의 인터랙티브 R 코스에서 벡터, 데이터 프레임, tidyverse, 시각화를 실습 문제와 함께 다룹니다 — 통계, 데이터 과학, 생물정보학 어디로 향하든 탄탄한 기반이 됩니다.