R-Umgebungen

R
Tooling
Reproduzierbarkeit
RStudio, Positron und Posit Cloud: Oberfläche, Projekte und die Einstellungen, die man ändern sollte.

Kernideen

  • R ist die Sprache, RStudio und Positron sind Programme, in denen man sie schreibt
  • Ein Projekt legt das Arbeitsverzeichnis fest und macht Pfade übertragbar
  • Der Arbeitsbereich wird nicht gespeichert; was zählt, steht im Skript
  • Regelmässig mit einer frischen R-Sitzung neu starten, sonst hängt das Ergebnis an alten Objekten
  • Positron, wenn R und Python gleichermassen gebraucht werden; RStudio, wenn es nur R ist
  • Posit Cloud, wenn nichts installiert werden kann oder soll

Erklärung

Vorwissen: R-Grundlagen für die Sprache selbst und Pakete und Umgebungen für renv. Die Programme auf dieser Seite laufen im Build nicht; ausgeführt ist nur, was R über seine eigene Sitzung verrät.

Sprache und Programm auseinanderhalten

R wird zweimal installiert, und die Verwechslung ist die häufigste Ursache für Anfangsprobleme. Zuerst kommt R selbst von CRAN: der Interpreter, der rechnet. Danach eine Entwicklungsumgebung wie RStudio oder Positron, die R nur aufruft. Ohne R startet RStudio zwar, meldet aber, dass es keine R-Installation findet.

Daraus folgt auch: Eine neue RStudio-Version bringt keine neue R-Version mit. Welche R-Version tatsächlich läuft, sagt R selbst:

cat(R.version.string, "\n")
R version 4.6.1 (2026-06-24) 
cat("Paketbibliotheken:", length(.libPaths()), "\n")
Paketbibliotheken: 2 
cat("Arbeitsverzeichnis gesetzt:", nzchar(getwd()), "\n")
Arbeitsverzeichnis gesetzt: TRUE

Diese Angaben stammen vom Rechner, der diese Website baut, nicht von einer RStudio-Installation.

Drei Programme im Vergleich

RStudio Positron Posit Cloud
Was klassische IDE für R IDE auf Basis von VS Code RStudio im Browser
Sprachen R, Python nur nebenbei R und Python gleichwertig R, auch Python und Quarto
Installation lokal lokal keine
Stärke ausgereift, sehr viele Anleitungen VS-Code-Erweiterungen, ein Werkzeug für beide Sprachen läuft überall, gut zum Teilen und Unterrichten
Grenze für Python umständlich jünger, manche RStudio-Funktionen fehlen Rechenzeit und Speicher im Gratisangebot knapp

Alle drei stammen von Posit, der Firma, die früher selbst RStudio hiess.

Die vier Bereiche in RStudio

RStudio teilt das Fenster in vier Bereiche. Die Anordnung lässt sich ändern, die Aufgaben bleiben:

Bereich Inhalt Wozu
Quelltext (oben links) Skripte, Quarto-Dokumente Hier wird geschrieben, was bleiben soll
Konsole (unten links) laufende R-Sitzung Ausprobieren; nichts davon wird gespeichert
Umgebung (oben rechts) Objekte der Sitzung, Verlauf Nachsehen, was gerade existiert
Dateien und Ausgabe (unten rechts) Dateien, Grafiken, Pakete, Hilfe Grafiken ansehen, Hilfe lesen

Positron hat dieselben Bereiche, angeordnet wie in VS Code: Editor in der Mitte, Konsole darunter, Variablen und Grafiken in einer Seitenleiste.

Projekte statt setwd()

Ein Skript, das mit setwd("C:/Users/...") beginnt, läuft nur auf genau einem Rechner. Ein Projekt löst das: RStudio legt eine Datei name.Rproj in den Ordner und setzt beim Öffnen das Arbeitsverzeichnis auf diesen Ordner. Pfade werden dann relativ geschrieben, daten/messungen.csv statt eines vollständigen Pfads, und das Projekt läuft nach dem Kopieren auf jedem Rechner.

Positron kennt keine .Rproj-Datei. Dort ist der geöffnete Ordner das Projekt, mit derselben Wirkung.

Für Pfade innerhalb eines Projekts hilft das Paket here: here("daten", "messungen.csv") findet die Datei vom Projektordner aus, auch wenn ein Quarto-Dokument in einem Unterordner liegt und dort ein anderes Arbeitsverzeichnis gilt.

Die Einstellung, die man zuerst ändert

RStudio fragt in der Grundeinstellung beim Beenden, ob der Arbeitsbereich in .RData gespeichert werden soll, und lädt ihn beim nächsten Start still wieder. Das klingt bequem und ist die Quelle schwer auffindbarer Fehler: Ein Skript scheint zu laufen, weil ein Objekt noch aus einer früheren Sitzung herumliegt, das das Skript selbst nie erzeugt.

Unter Tools > Global Options > General:

  • Restore .RData into workspace at startup: ausschalten
  • Save workspace to .RData on exit: auf Never

Danach gilt: Was nicht im Skript steht, existiert nach dem Neustart nicht mehr. Genau das ist gewollt.

Regelmässig neu starten

Session > Restart R (Strg+Shift+F10) beendet die Sitzung und beginnt leer. Läuft ein Skript danach von oben bis unten durch, ist es reproduzierbar. Läuft es nur in der alten Sitzung, fehlt irgendwo eine Zeile. Der Test kostet Sekunden und findet diese Fehler, bevor jemand anders sie findet.

Tastenkürzel, die sich lohnen

Kürzel (Windows, Linux) Wirkung
Strg+Enter aktuelle Zeile oder Auswahl ausführen
Strg+Shift+Enter ganzes Skript ausführen
Alt+- Zuweisungspfeil <-
Strg+Shift+M Pipe-Operator einfügen
Strg+Shift+C Zeilen aus- und einkommentieren
Strg+Shift+F10 R neu starten
F1 auf einem Funktionsnamen Hilfe öffnen

Auf dem Mac steht Cmd statt Strg. Welche Pipe Strg+Shift+M einfügt, legt Global Options > Code > Use native pipe operator fest.

Ein Skript läuft in RStudio fehlerfrei. Nach Restart R bricht es mit „Objekt nicht gefunden” ab. Was ist passiert?

Das Objekt stammte aus einer früheren Sitzung, das Skript erzeugt es nicht selbst
Richtig. Die alte Sitzung hat den Fehler verdeckt. Der Neustart zeigt, dass im Skript eine Zeile fehlt.
Der Neustart hat Pakete deinstalliert
Pakete bleiben installiert. Sie müssen nur mit library() neu geladen werden, und das steht im Skript.
RStudio hat das Skript beim Neustart verändert
Der Neustart betrifft nur die R-Sitzung, nicht die Dateien.

Warum läuft ein Skript mit relativen Pfaden in einem RStudio-Projekt auf einem anderen Rechner, eines mit setwd("C:/Users/...") nicht?

Das Projekt setzt das Arbeitsverzeichnis auf seinen eigenen Ordner, wo immer dieser liegt
Richtig. Relative Pfade gehen von dort aus und bleiben beim Kopieren gültig.
Relative Pfade funktionieren nur unter Windows
Sie funktionieren auf jedem System; gerade absolute Pfade sind systemabhängig.
setwd() ist in neuen R-Versionen entfernt
Die Funktion gibt es weiterhin. Das Problem ist der fest eingetragene Pfad.

Typische Aufgaben

Neues Projekt anlegen

In RStudio File > New Project > New Directory, in Positron einen leeren Ordner öffnen. Aus der Konsole geht es auch:

usethis::create_project("~/projekte/auswertung")

Projekt mit festen Paketversionen

renv::init()       # projekteigene Bibliothek anlegen
renv::snapshot()   # Versionen in renv.lock festhalten
renv::restore()    # auf einem anderen Rechner wiederherstellen

Mehr dazu unter Pakete und Umgebungen.

Prüfen, welche R-Version und welche Pakete laufen

sessionInfo()

Ein Paket aktualisieren, das gerade geladen ist

Zuerst R neu starten, dann install.packages("paketname"). Unter Windows schlägt die Installation sonst oft fehl, weil die geladene DLL gesperrt ist.

Python in RStudio verwenden

install.packages("reticulate")
reticulate::use_virtualenv("~/projekte/auswertung/.venv")

Wer regelmässig beide Sprachen braucht, ist mit Positron besser bedient.

Verlinkte Ressourcen