R online - IDE, editor, compilador, interpretador

Como usar o compilador R online

1. Escreva ou cole um script R no editor. Restaurar exemplo traz de volta o script inicial, que resume um vetor, ajusta um modelo linear e desenha um gráfico.
2. Clique em Executar ou use Ctrl + Enter (⌘ + Enter no Mac). O script inteiro é executado de cima para baixo.
3. Veja os resultados no painel Saída. O texto aparece como no console do R, e os gráficos que você desenhar são exibidos abaixo dele como imagens.
4. Escolha um limite de tempo de 5, 15 ou 60 segundos. Um script que demora mais é interrompido, e Parar o interrompe a qualquer momento.

A primeira execução baixa o próprio R, cerca de 25 MB, então espere alguns segundos. Nas visitas seguintes ele é carregado do cache do navegador. Guarde seu trabalho com Copiar ou com o download de main.R, ajuste a fonte com A− e A+, alterne entre painéis lado a lado e empilhados com o botão de layout ou clique em Tela cheia (Ctrl/⌘ + Shift + F, Esc para sair) quando precisar de espaço para um script longo e seus gráficos.

O R roda inteiramente no seu navegador. Seu script e seus dados não são enviados a nenhum servidor, e o editor guarda seu último script apenas no armazenamento local do navegador.

O que é compatível

A página executa o R 4.6.0 por meio do webR 0.6, a versão oficial do R em WebAssembly. É o interpretador R de verdade, então funções, vetores, fatores, listas e data frames se comportam como no RStudio ou no console do R.

• Saída no estilo do console: um valor sozinho em uma linha é impresso automaticamente, exatamente como quando você o digita no prompt >. print(), cat() e message() também funcionam.
• Erros e avisos de stop(), warning() e do próprio R aparecem na saída.
• Gráficos base: plot(), hist(), barplot(), boxplot(), lines(), abline(), legend() e afins. Cada gráfico aparece no painel de saída como uma imagem de 720×450.
• O R base e os pacotes recomendados que acompanham o webR, incluindo as funções de stats (lm(), t.test(), cor(), quantile()) e os conjuntos de dados embutidos, como mtcars e iris.

Limitações:

• install.packages() não é compatível com esta página, então pacotes do CRAN, como ggplot2 ou dplyr, não estão disponíveis. Use o R base.
• Sem entrada interativa. readline() e scan() pelo teclado não podem ser usados, então defina seus dados no script.
• Sem acesso aos arquivos do seu computador. Use read.csv(text = "...") para carregar um CSV pequeno colado no script.

Um breve tutorial de R

# Vetores são a unidade básica, e as operações atuam elemento por elemento
x <- c(4, 8, 15, 16, 23, 42)
x * 2
mean(x); median(x)
x[x > 10]                      # indexação lógica

# Data frames guardam tabelas
df <- data.frame(
  hours = c(1, 2, 3, 4, 5, 6),
  score = c(52, 58, 65, 70, 74, 83)
)
str(df)

# Ajuste um modelo linear e inspecione-o
fit <- lm(score ~ hours, data = df)
summary(fit)
predict(fit, newdata = data.frame(hours = 7))

# Desenhe os dados e a reta ajustada
plot(df$hours, df$score, pch = 19, xlab = "Hours studied", ylab = "Score")
abline(fit, col = "red", lwd = 2)

summary(fit) imprime os coeficientes, seus erros-padrão e valores-p, e o R². A chamada abline(fit) desenha a reta de regressão sobre o gráfico de dispersão, e a imagem aparece logo depois da saída em texto.

Dicas e armadilhas comuns

• O R indexa a partir de 1, e x[0] retorna silenciosamente um vetor vazio em vez de um erro.
• Dentro de um laço ou de uma função, os valores não são impressos automaticamente. Envolva-os em print().
• Use <- para atribuição e == para comparação. O = também atribui no nível superior, mas misturar os dois estilos dificulta a leitura dos scripts.
• Valores ausentes se propagam: mean(c(1, NA, 3)) é NA. Passe na.rm = TRUE para ignorá-los.
• Funções que usam números aleatórios, como rnorm() e sample(), dão resultados diferentes a cada execução. Chame set.seed(42) antes para obter uma saída repetível.

Perguntas frequentes

Qual versão do R é esta?

R 4.6.0, executado no webR 0.6. Rode R.version.string para confirmar.

Posso usar ggplot2, dplyr ou o tidyverse?

Não. A instalação de pacotes não é compatível com esta página. O R base cobre data frames, agregação (aggregate(), tapply()), modelagem e gráficos, o que basta para a maioria dos exercícios.

Onde aparecem meus gráficos?

No painel de saída, depois do texto, como imagens de 720×450. Cada nova chamada de alto nível, como plot() ou hist(), inicia uma nova imagem.

Posso executar outras linguagens de dados aqui?

Experimente o compilador Python online para NumPy e pandas ou o compilador SQL online para consultas. Todas as opções estão em compiladores online.

Atualizado 2026-10-17