Startseite

R in VS Code ausführen

Sie möchten R-Code schreiben, aber RStudio fühlt sich schwerfällig an oder Sie bevorzugen die Flexibilität von VS Code. Stellen Sie sich VS Code als ein Schweizer Taschenmesser vor – es kann R, Python und viele andere Sprachen in einem leichtgewichtigen Editor handhaben. Dieses Tutorial zeigt Ihnen, wie Sie R in VS Code mit intelligenten Funktionen wie Codevervollständigung, interaktiven Plots und sogar Shiny-Apps einrichten.

Wichtige Konzepte

Was Sie benötigen

Schritt 1: R installieren oder aktualisieren

Sie benötigen R Version 4.0 oder höher für die beste Kompatibilität.

Sie konfigurieren VS Code in Schritt 4 so, dass es R findet, also machen Sie sich keine Sorgen, wenn R --version in Ihrem Terminal noch nicht funktioniert.

Schritt 2: R-Erweiterungen in VS Code installieren

Schritt 3: Ihren R-Installationspfad finden

Bevor Sie VS Code konfigurieren, müssen Sie wissen, wo R auf Ihrem System installiert ist.

Für Windows-Benutzer

Schreiben Sie sich Ihre Versionsnummer auf oder merken Sie sie sich (z.B. R-4.6.1) – Sie brauchen sie in Schritt 4.

Für macOS-Benutzer

Ihre R-Installation befindet sich typischerweise an einem dieser Orte:

Um zu überprüfen, welchen Pfad Sie haben, öffnen Sie Terminal und geben Sie ein:

which R

Dies zeigt Ihnen den genauen Pfad zu Ihrer R-Installation.

Für Linux-Benutzer

R ist typischerweise installiert unter: /usr/bin/R

Überprüfen Sie durch Öffnen eines Terminals und Eingeben von:

which R

Schritt 4: VS Code konfigurieren, um R zu finden

Für Windows, fügen Sie diese Zeile hinzu (ersetzen Sie R-4.6.1 durch Ihre Version aus Schritt 3):

"r.executablePath": "C:\\Program Files\\R\\R-4.6.1\\bin\\R.exe",

Warum zwei Backslashes (\\)? In JSON-Dateien ist der Backslash \ ein Sonderzeichen (genannt Escape-Zeichen). Um einen einzelnen Backslash im tatsächlichen Dateipfad darzustellen, müssen Sie zwei Backslashes \\ eingeben. Also wird C:\Program Files zu C:\\Program Files in settings.json.

Für macOS, fügen Sie eine dieser Zeilen hinzu:

"r.executablePath": "/Library/Frameworks/R.framework/Resources/bin/R",

Oder wenn Sie R über Homebrew auf Apple Silicon installiert haben:

"r.executablePath": "/opt/homebrew/bin/R",

Für Linux, fügen Sie hinzu:

"r.executablePath": "/usr/bin/R",

Schritt 5: Erforderliche R-Pakete installieren

install.packages("languageserver")
install.packages("shiny")

Das einfache Eingeben von R in einem normalen Terminal funktioniert nicht, es sei denn, R ist in Ihrem System-PATH. Die R-Erweiterung verwendet Ihre r.executablePath-Einstellung, um R zu finden.

Schritt 6: Ihr R-Projekt erstellen

Schritt 7: Ihr erstes R-Skript schreiben

# Iris-Datensatz laden
data(iris)

# Erste Zeilen anzeigen
head(iris)

# Zusammenfassende Statistiken generieren
summary(iris)

hist(iris$Sepal.Length)

Schritt 8: R-Code interaktiv ausführen

Schritt 9: Eine einfache Shiny-App erstellen

library(shiny)

ui <- fluidPage(
  titlePanel("Interaktives Histogramm"),

  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      sliderInput("bins",
                  "Anzahl der Bins:",
                  min = 5,
                  max = 50,
                  value = 30)
    ),

    mainPanel(
      plotOutput("histogram")
    )
  )
)

server <- function(input, output) {
  output$histogram <- renderPlot({
    x <- faithful$waiting
    bins <- seq(min(x), max(x), length.out = input$bins + 1)

    hist(x, breaks = bins, col = "steelblue", border = "white",
         xlab = "Wartezeit (Minuten)",
         main = "Verteilung der Wartezeiten")
  })
}

shinyApp(ui = ui, server = server)

Schritt 10: Codevervollständigung und Hover-Hilfe verwenden

Schritt 11: Weitere Funktionen ausprobieren

Nächste Schritte

Fehlerbehebung

Workflow-Zusammenfassung

VS Code bietet eine moderne, leichtgewichtige Alternative zu RStudio mit diesen wichtigen Vorteilen:

Erstellt von Steven Ge am 7. Dezember 2025.