Reiniciar R en R Studio

1. La necesidad de reiniciar R
2. Reiniciar R de forma interactiva (método preferido)
3. Reiniciar R en código (sin documentar)
4. Usar proyectos R
5. Referencias

Este artículo explica la necesidad de reiniciar R y luego menciona formas alternativas de reiniciar R usando R Studio.

La necesidad de reiniciar R

Cuando hacemos cualquier análisis de datos, debemos asegurarnos de que nuestros resultados dependan únicamente de los datos que usamos para el análisis.

Sin embargo, de forma predeterminada, R Studio nos brinda un proceso R común y un entorno global común para todos los archivos que están abiertos en R Studio. Si creamos una variable con el mismo nombre en varios documentos, la última creada sobrescribe la anterior.

Si volvemos al primer documento y usamos la variable, obtenemos su nuevo valor creado en el segundo documento.

Para cargar todas las bibliotecas requeridas y crear todas las variables en el documento actual, debemos reiniciar R al comenzar a trabajar en un nuevo documento o al volver a cambiar a un documento.

Reiniciar R borrará todas las variables y descargará todas nuestras bibliotecas cargadas.

Un beneficio adicional de reiniciar R es que libera la memoria de la computadora de R, que ya no está en uso.

Reiniciar R de forma interactiva (método preferido)

Dentro de R Studio, podemos reiniciar R usando el elemento del menú o su método abreviado de teclado.

1. Haga clic en Sesión > Reiniciar R.
2. Presione Ctrl+Mayús+F10. En Mac, presione Comando en lugar de Ctrl.

Esta es la única forma documentada de reiniciar R desde el IDE de R Studio.

Reiniciar R en código (sin documentar)

Una forma no documentada de reiniciar R en R Studio mencionada en foros/artículos en línea es usar el código .rs.restartR().

Sin embargo, esto no descarga paquetes ni borra las variables que se crearon.

Dado que no está documentado, es mejor evitar el uso de este método.

Usar proyectos R

Dado que una de las razones para reiniciar R es iniciar el análisis de datos en una sesión de R limpia, un buen enfoque es usar R Projects. R Studio crea una sesión de R independiente para cada proyecto.

Referencias

Consulte el Capítulo 8 de R para la ciencia de datos para obtener más información sobre R Projects.

Además, consulte la Sección 1.6 de R for Health Data Science para conocer las opciones de inicio de R Studio.