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2016年11月1日，RStudio 1.0版本正式发布！这是自2011年2月RStudio发布以来的第10个主要版本，也是更新最大的一次。主要亮点如下：

1.R Notebooks 的辅助工具（实时反馈结果，这个RMD做不来）

2.对sparklyr包的集成支持（R与Spark连接）

3.profvis包进行性能分析（代码运行步骤、代码运行时间）

4.基于readr/readxl/haven，优化数据读取（任意修改载入行名、列名以及一些字符串处理）

5.R Markdown的辅助工具（websites和bookdown包）

6.其他优化和bug修复

——部分内容参考自：R语言中文社区

下载链接：https://www.rstudio.com/products/rstudio/download3/

闲慢的可以看看我下的百度云盘链接：链接：http://pan.baidu.com/s/1b5A5Y2 密码：xlmg

（版本：RStudio-1.0.44）

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一、R notebook

1、安装问题

如果R的版本够的话，需要预装knitr，rmarkdown，同时你点击R notebook就会直接帮你加载。

但是另外一台电脑在低版本的R中，3.1好像需要加装tibble 1.0，并且尝试了还是用不来，报错：

tibble1.1 is required but 1.0 is available

会让你check that getOption("repos")看看版本对不对，不够我加载得对的tibble包，还是没用，所以不知道是不是版本问题。

2、界面

界面跟Rmarkdown差不多，查看R语言自动化报告格式——knitr

有以下几个新功能点：

为 R Markdown增添一个强大的创作引擎。在数据分析领域，R Notebooks 具有极为引人注目的优势！

（1）实时反馈结果

可以看到代码运行到哪一步以及每步的运行结果；可以实时反馈结果，如果是传统的R Markdown模式，每次修改都需要重新knit(你懂的)才能看到效果，如果遇到大规模的计算，需要等上半天。

而在R Notebooks中，你可以立即看到你执行的代码的效果。此处“效果”包括各种内容：控制台打印结果、绘制图表、数据框，甚至交互的HTML控件。

（2）兼容其他语言

R Notebooks不仅可以运行R代码，还可以运行 Python, Bash, SQLor C++ (Rcpp).直接用SQL语句，牛不牛！

（3）其他：丰富的输出格式。即时查看功能以及分享功能。

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二、sparkR

Sparklyr 包是一个新的接口在R与Apache Spark. RStudio现在集成支持Spark和sparklyr包，主要工具如下：

1.创建和管理Spark连接

2.浏览表和Spark数据框的列

3.预览Spark数据框的前1000行

一旦安装好sparklyr包，你就可以发现Spark面板。这个面板包括一个新的连接，可以用于本地或者远程spark实例连接。

连接成功后，你可以看淡Spark集群中的数据表。

使用RStudio浏览Spark数据框中的数据。

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三、Profiling with profvis——代码测试神器

每一步代码的耗时，有了这个无疑在写函数的时候，就能够很好地对自己的代码进行测试，提高编译效率。笔者觉得这个乃是本次更新最大亮点。

在栏目中就有这个，你可以指定行进行测试，用"profile selected Line(s)"

也可以用"start profilling " 一步一步测试，直到你的代码截止，然后点击“stop profilling”

1、分析结果解读一：代码运行步骤

在分析结果中主要有两块内容：上部，是代码本身，以及执行每一行所消耗的内存及时间；下部是一个火焰图(什么鬼)，显示R在执行过程中具体干了啥，横向从左到右代表时间轴，纵向代表了调用栈也就是当前调用的函数。

分析结果还有个Data页，点开来是个调用树，展示了各个函数调用的花费情况(仍然是内存及时间)。

2、分析结果解读二：代码运行时间

分析结果还有个Data页，点开来是个调用树，展示了各个函数调用的花费情况(仍然是内存及时间)。

`a <- 1`代码可以调戏profvis

（本节内容来自公众号子豹）

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四、数据输入——新手数据导入福音

RStudio 现在集成了readr/readxl/haven包，以提供高效的工具实现不同格式文件的导入。可以直接支持：

导入的界面很亲民，同时把调用的代码也显示出来，新手可以来这看看，免去了很多麻烦！！

1、功能点一：指定输入数据是否需要行名

于是我们指定跳过6行记录，并且不要将第一行作为列名。

但是有些字段明明是数字却被显示成了字符串，可以直接在列名的下拉框里进行修正。（来源公众号：子豹）

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一、R notebook

二、sparkR

三、Profiling with profvis——代码测试神器

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