每每以為攀得眾山小，可、每每又切實來到起點，大牛們，緩緩腳步來俺筆記葩分享一下吧，please~

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     2016年11月1日，RStudio 1.0版本正式釋出！這是自2011年2月RStudio釋出以來的第10個主要版本，也是更新最大的一次。主要亮點如下：

1.R Notebooks 的輔助工具（實時反饋結果，這個RMD做不來）

2.對sparklyr包的整合支援（R與Spark連線）

3.profvis包進行效能分析（程式碼執行步驟、程式碼執行時間）

4.基於readr/readxl/haven，優化資料讀取（任意修改載入行名、列名以及一些字串處理）

5.R Markdown的輔助工具（websites和bookdown包）

6.其他優化和bug修復

——部分內容參考自：R語言中文社群

（版本：RStudio-1.0.44）

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一、R notebook

1、安裝問題

如果R的版本夠的話，需要預裝knitr，rmarkdown，同時你點選R notebook就會直接幫你載入。

但是另外一臺電腦在低版本的R中，3.1好像需要加裝tibble 1.0，並且嘗試了還是用不來，報錯：

tibble1.1 is required but 1.0 is available

2、介面

有以下幾個新功能點：

為 R Markdown增添一個強大的創作引擎。在資料分析領域，R Notebooks 具有極為引人注目的優勢！

（1）實時反饋結果

可以看到程式碼執行到哪一步以及每步的執行結果；可以實時反饋結果，如果是傳統的R Markdown模式，每次修改都需要重新knit(你懂的)才能看到效果，如果遇到大規模的計算，需要等上半天。

而在R Notebooks中，你可以立即看到你執行的程式碼的效果。此處“效果”包括各種內容：控制檯列印結果、繪製圖表、資料框，甚至互動的HTML控制元件。

（2）相容其他語言

R Notebooks不僅可以執行R程式碼，還可以執行 Python, Bash, SQLor C++ (Rcpp).

（3）其他：豐富的輸出格式。即時檢視功能以及分享功能。

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二、sparkR

Sparklyr 包是一個新的介面在R與Apache Spark. RStudio現在整合支援Spark和sparklyr包，主要工具如下：

1.建立和管理Spark連線

2.瀏覽表和Spark資料框的列

3.預覽Spark資料框的前1000行

一旦安裝好sparklyr包，你就可以發現Spark面板。這個面板包括一個新的連線，可以用於本地或者遠端spark例項連線。

連線成功後，你可以看淡Spark叢集中的資料表。

使用RStudio瀏覽Spark資料框中的資料。

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三、Profiling with profvis——程式碼測試神器

每一步程式碼的耗時，有了這個無疑在寫函式的時候，就能夠很好地對自己的程式碼進行測試，提高編譯效率。筆者覺得這個乃是本次更新最大亮點。

在欄目中就有這個，你可以指定行進行測試，用"profile selected Line(s)"

也可以用"start profilling " 一步一步測試，直到你的程式碼截止，然後點選“stop profilling”

1、分析結果解讀一：程式碼執行步驟

在分析結果中主要有兩塊內容：上部，是程式碼本身，以及執行每一行所消耗的記憶體及時間；下部是一個火焰圖(什麼鬼)，顯示R在執行過程中具體幹了啥，橫向從左到右代表時間軸，縱向代表了呼叫棧也就是當前呼叫的函式。

分析結果還有個Data頁，點開來是個呼叫樹，展示了各個函式呼叫的花費情況(仍然是記憶體及時間)。

2、分析結果解讀二：程式碼執行時間

分析結果還有個Data頁，點開來是個呼叫樹，展示了各個函式呼叫的花費情況(仍然是記憶體及時間)。

`a <- 1`程式碼可以調戲profvis

（本節內容來自公眾號子豹）

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四、資料輸入——新手資料匯入福音

RStudio 現在集成了readr/readxl/haven包，以提供高效的工具實現不同格式檔案的匯入。可以直接支援：

匯入的介面很親民，同時把呼叫的程式碼也顯示出來，新手可以來這看看，免去了很多麻煩！！

1、功能點一：指定輸入資料是否需要行名

於是我們指定跳過6行記錄，並且不要將第一行作為列名。

但是有些欄位明明是數字卻被顯示成了字串，可以直接在列名的下拉框裡進行修正。（來源公眾號：子豹）