R: IDE's

Existe una gran cantidad de Entornos de Desarrollo Integrados (IDE) que facilitan el trabajo en R. En esta publicación, vamos a ver algunos IDE's famosos y vamos a mostrar el trabajo con el IDE que, para mí, mejor nos facilita el trabajo.

El editor con el que viene R por defecto, es el más conocido. Sin embargo, es muy simple para grandes proyectos, ya que desde el punto de vista del programador, nos gustaría tener mayor control sobre los archivos que manipulamos como gráficos, scripts, bases de datos, librerías de R, ayuda interactiva, resaltado de texto, autocompletar códico, depuración de código, entre otras. Cuando tenemos estos proyectos grandes, vemos la necesidad de pasarnos a otros entornos de desarrollo que faciliten el trabajo.

Algunos de los IDE's más prácticos, los puedes encontrar en r-blogger, que es un blog donde muchas universidades, profesores y una gran comunidad en general, participan activamente con temas relacionados al lenguaje R. He probado personalmente muchos de ellos, y los voy a exponer en orden de preferencia, todos ellos son libres y de código abierto:

1. Eclipse + StatET: Eclipse es un entorno de trabajo para lenguaje Java. Sin embargo, es un IDE tan completo, que se han creado muchos plugin para integrar el trabajo con otros lenguajes de programación. StatET es el plugin para interpretar el lenguaje R. Este entorno de desarrollo contiene resaltado de texto, una ayuda interactiva que con solo pasar el mouse sobre un comando te muestra la ayuda, te permite crear proyectos de R, carpetas dentro del proyecto, scripts, scripts de ggplot2, tiene una interfaz donde se pueden crear los gráficos de ggplot sin escribir una sola línea de códico, te permite ver las librerías cargadas, las variables creadas en los scripts, las funciones, entre otras. Es el mejor que he experimentado.
2. Architect: Es una plataforma unificada en la que se implementa Eclipse + StatET, sólo que ahorra el trabajo de tener que instalar cada uno por separado. Architect es un programa que tiene embebido los interpretes de R y Java, además la plataforma Eclipse y el plugin StatET, por lo que no se necesita haber instalado previamente ninguno de los componentes (Java, Eclipse, Statet, R), Todo viene junto.
3. IntelliJ + R Language Support: IntelliJ es un potente entorno de desarrollo para lenguaje Java. Muy conocido entre los desarrolladores web. Se puede instalar el plugin para interpretar lenguaje R. La plataforma de desarrollo es la mejor, pero en cuanto a la integración con R todavía falta mucho por mejorar.
4. Rstudio: Es el editor más usado. Muy liviano y rápido. Tiene una gran comunidad que se interesa por mejorar la plataforma cada día. Pero no tiene la interfaz de creación de gráficos de ggplot2. Esto dificulta un poco el trabajo con gráficos ya que hay que escribir el código linea por línea.
5. R: Viene con un editor por defecto. Muy rápido y muy utilizado en las aulas de clase. No cuenta con ayuda interactiva, hay que escribir ?comando para que muestre un archivo de ayuda. No cuenta con resaltado de texto, no se autocompleta el texto en los scripts, no tiene interfaz de creación de gráficos, es difícil manipular diferentes archivos y carpetas dentro de proyectos de trabajo grandes.

Las opciones numero 1 y 2 son iguales. Mi trabajo lo realizo con la opción 1 porque Eclipse lo uso como editor de Python. Sin embargo, dada la facilidad de instalación de Architect y que el resultado después de la instalación es el mismo, vamos a explicar más abajo algunas funcionalidades el editor.

Requerimientos

Se debe instalar:

1. Architect

Architect es desarrollado por una empresa especializada en software libre para el análisis estadístico computacional, llamada OpenAnalytics. La instalación de este potente software permite realizar tareas rápidamente. Algunas de sus características son las siguientes:

Ayuda Interactiva

Cuando necesitamos saber cómo utilizar algún comando, su sintáxis y argumentos simplemente deslizamos el mouse sobre el comando requerido. En este ejemplo, sobre la palabra "acf".

Resaltar Texto

Cuando escribimos comentarios o palabras clave del lenguaje R, el editor nos hace notar dichas características con colores sobre el texto.

Separar en áreas de trabajo

La pantalla se divide en secciones que nos permiten entender y organizar mejor el trabajo. Una sección para explorar los proyectos que hacemos, una sección para los manuales y ayuda en general, una sección para editar códigos de scripts, una sección para la consola de R, una sección para los gráficos que realizamos. Cada sección se puede minimizar para abrir más campo a otras.

Interfaz ggplot

La interfaz de creación de gráficos es una de las herramientas más útiles, ya que nos ahorramos el trabajo de escribir el código para generarlos. En la sencilla interfaz, podemos cambiar aspectos como el color de las líneas, agregar capas al gráfico, modificar el tamaño del título, los ejes, entre otras.

En esta publicación hemos visto algunos IDE's que se usan para trabajar lenguaje R y mostramos algunas características de mi IDE preferido Architect, que también es equivalente al IDE Eclipse con la instalación del plugin StatET. Espero les haya gustado y si tienes alguna inquietud, puedes preguntar abajo en los comentarios. Hasta pronto.