關於 COLAB 使用的小技巧¶

JW
2025-09-02

COLAB 已經安裝好許多套件¶

可以使用 installed.packages() 查詢。

以下我只列出我有在關注的

📊 資料科學核心套件¶

Tidyverse 生態系

tidyverse - 資料科學核心套件集合
dplyr - 資料操作和轉換
tidyr - 資料整理和重塑
ggplot2 - 資料視覺化
readr - 讀取各種格式檔案
purrr - 函數式程式設計
tibble - 現代化資料框
stringr - 字串處理
forcats - 因子變數處理
lubridate - 日期時間處理

資料讀取與匯出

haven - 讀取 SPSS, SAS, Stata 檔案
readxl - 讀取 Excel 檔案
dbplyr - 資料庫查詢
jsonlite - JSON 資料處理

資料視覺化

ggplot2 - 主要繪圖套件
lattice - 傳統統計繪圖

🧠 統計分析與心理計量¶

boot - Bootstrap 重抽樣
MASS - 現代應用統計
survival - 存活分析
mgcv - 廣義相加模型
nlme - 非線性混合效應模型
broom - 整理統計模型輸出

🔧 程式開發與效能¶

Rcpp - C++ 整合
data.table - 高效能資料處理
Matrix - 稀疏矩陣運算
devtools - 套件開發工具
usethis - 專案設定工具
testthat - 單元測試
roxygen2 - 文檔產生

In [10]:

Copied!

library(tidyverse)
library(lattice)
library(haven)
library(tidyverse)
library(lattice)
library(haven)

COLAB 套件安裝方法¶

Problem.¶

傳統上 R 的套件安裝方法是 install.packages()，但你會發現，在 Colab 上這樣安裝套件會非常慢。

Solution.¶

COLAB 由於是建立在 UBUNTU 環境上，因此可以適用更快的安裝方法。那就是用 APT 套件。

例如（好像不用 sudo 也行）。

system("sudo apt install r-cran-sjlabelled")
system("sudo apt install r-cran-lavaan")
system("sudo apt install r-cran-psych")

In [ ]:

資料檔讀取可以用 dropbox 連結¶

Problem.¶

之前我都是把 csv 檔拉到左邊的 FILE 區，然後讀取。

Solution.¶

但我發現 dropbox 連結居然也可以！但是需要小修改。需要把 0 改為 1.

例如：原本的分享連結 https://www.dropbox.com/scl/fi/p5fz99jarbidzrejixrbm/data1.sav?rlkey=qaco6jhkl7ifksp1woe1n6zoc&st=odp5oi9j&dl=0

改成 https://www.dropbox.com/scl/fi/p5fz99jarbidzrejixrbm/data1.sav?rlkey=qaco6jhkl7ifksp1woe1n6zoc&st=odp5oi9j&dl=1

就可以在 R 中讀取了！

Discussion (Claude)¶

🗂️ Dropbox 連結轉換¶

為什麼要把 0 改成 1？

原始分享連結 (dl=0): 導向 Dropbox 預覽頁面
直接下載連結 (dl=1): 直接取得檔案內容

# ❌ 無法直接讀取 (預覽頁面)
url <- "https://www.dropbox.com/s/abc123/data.csv?dl=0"

# ✅ 可以直接讀取 (檔案內容)
url <- "https://www.dropbox.com/s/abc123/data.csv?dl=1"
data <- read.csv(url)

原理說明

dl=0: 返回 HTML 頁面（包含檔案預覽、下載按鈕等）
dl=1: 返回原始檔案內容（純 CSV、純文字等）
R 的 read.csv() 需要純檔案內容，不能處理 HTML 頁面

🌐 其他雲端儲存服務¶

Google Drive

# 原始分享連結
"https://drive.google.com/file/d/FILE_ID/view?usp=sharing"

# 直接下載連結
"https://drive.google.com/uc?export=download&id=FILE_ID"

OneDrive

# 原始分享連結
"https://onedrive.live.com/view.aspx?resid=RESID"

# 直接下載連結 (將 view.aspx 改為 download.aspx)
"https://onedrive.live.com/download.aspx?resid=RESID"

GitHub

# 網頁檢視連結
"https://github.com/user/repo/blob/main/data.csv"

# 直接檔案連結 (raw)
"https://raw.githubusercontent.com/user/repo/main/data.csv"

🔍 通用原則¶

雲端服務	分享連結類型	直接連結方法
Dropbox	預覽頁面	`dl=0` → `dl=1`
Google Drive	預覽頁面	使用 `uc?export=download&id=`
OneDrive	預覽頁面	`view.aspx` → `download.aspx`
GitHub	網頁檢視	使用 `raw.githubusercontent.com`

⚠️ 注意事項¶

權限設定: 確保檔案設為「任何人都可檢視」
檔案大小: 大檔案可能有下載限制
連結有效性: 某些連結可能有時效性
網路環境: 某些地區可能無法存取特定雲端服務

🎯 最佳實踐¶

開發階段: 使用 GitHub raw 連結（最穩定）
小型檔案: Dropbox 或 Google Drive 都可以
大型檔案: 考慮使用專門的資料託管服務
敏感資料: 避免使用公開連結，考慮 API 方式存取

In [11]:

Copied!

link36 = "https://www.dropbox.com/scl/fi/p5fz99jarbidzrejixrbm/data1.sav?rlkey=qaco6jhkl7ifksp1woe1n6zoc&st=odp5oi9j&dl=1"
data36 <- read_sav(link36)
head(data36)
link36 = "https://www.dropbox.com/scl/fi/p5fz99jarbidzrejixrbm/data1.sav?rlkey=qaco6jhkl7ifksp1woe1n6zoc&st=odp5oi9j&dl=1"
data36 <- read_sav(link36)
head(data36)

A tibble: 6 × 699
release_id	interviewer_id	baby_sex	baby_doby	baby_dobm	int_y	int_m	int_months	relationship	pfa0101	⋯	growm03	growd03	growheigh04	groweight04	growy04	growm04	growd04	wsel0	w_post_sel	w_raking_sel
<chr>	<dbl>	<dbl+lbl>	<dbl>	<dbl>	<dbl>	<dbl>	<dbl>	<dbl+lbl>	<dbl+lbl>	⋯	<dbl+lbl>	<dbl+lbl>	<dbl+lbl>	<dbl+lbl>	<dbl+lbl>	<dbl+lbl>	<dbl+lbl>	<dbl>	<dbl>	<dbl>
R000240580	20019	1	2013	11	2016	10	35.44110	3	1	⋯	8888	8888	83	10.5	104	11	7	0.7725441	1.1654846	0.8851777
R000404880	20020	1	2013	12	2016	11	35.44110	3	1	⋯	8888	8888	8888	8888.0	8888	8888	8888	0.7779788	1.1654846	0.8914047
R000526172	30006	2	2014	1	2017	2	36.82192	3	1	⋯	8888	8888	84	10.0	105	5	2	1.0177128	1.2005033	1.1154755
R000776066	20056	2	2013	12	2017	1	37.08493	3	1	⋯	6	10	92	13.5	105	4	9	0.8835888	0.8994814	0.7995080
R001024288	30014	1	2013	11	2016	10	35.04658	3	1	⋯	8888	8888	89	17.5	104	11	1	1.0819462	0.9191077	0.9940679
R001097123	30039	1	2014	2	2017	1	35.14521	2	1	⋯	8888	8888	8888	8888.0	8888	8888	8888	1.3562218	0.9191077	1.2460663

COLAB 畫圖小技巧¶

Problem.¶

在 Colab 上畫圖，圖面都太小了。反觀 julia 或 python 圖面都很大很好看。

Solution.¶

在 colab 上用 r 畫圖，請務必加這一行。

options(repr.plot.width = 4, repr.plot.height = 3, repr.plot.res = 300)

增加這一句會讓 R 在 Jupyter 上的繪圖好很多（放大）。

In [3]:

Copied!

options(repr.plot.width = 4, repr.plot.height = 3, repr.plot.res = 300)
options(repr.plot.width = 4, repr.plot.height = 3, repr.plot.res = 300)

In [4]:

Copied!





tibble(
  x = 1:100,
  y = rnorm(100)
) |> ggplot(aes(x=x,y=y)) +
  geom_line() +
  labs(title="Random Walk of 100 Steps")
tibble(
  x = 1:100,
  y = rnorm(100)
) |> ggplot(aes(x=x,y=y)) +
  geom_line() +
  labs(title="Random Walk of 100 Steps")

No description has been provided for this image

In [7]:

Copied!





# 建立資料
data.frame(
  x = 1:100,
  y = rnorm(100)
) %>%
# 使用 lattice 繪圖
xyplot(y ~ x,
       data = .,
       type = "l",                              # 線圖
       main = "Random Walk of 100 Steps",       # 標題
       xlab = "x",                              # x軸標籤
       ylab = "y",                              # y軸標籤
)
# 建立資料
data.frame(
  x = 1:100,
  y = rnorm(100)
) %>%
# 使用 lattice 繪圖
xyplot(y ~ x,
       data = .,
       type = "l",                              # 線圖
       main = "Random Walk of 100 Steps",       # 標題
       xlab = "x",                              # x軸標籤
       ylab = "y",                              # y軸標籤
)

In [8]:

Copied!

y=rnorm(100)
plot(y, type='l')
title("Random Walk of 100 Steps")
y=rnorm(100)
plot(y, type='l')
title("Random Walk of 100 Steps")

In [ ]:

APT 也要更新 2025-08-25¶

Problem.¶

在 Google Colab 中使用 system("apt install r-cran-tam") 安裝 R 套件明明顯示成功，但執行 library(TAM) 時卻無法正常載入套件。

Solution.¶

關鍵在於先更新 APT 套件清單，完整的安裝流程如下：

# 1. 先更新 APT 套件清單
system("apt-get update")

# 2. 安裝所需的 R 套件
system("apt install r-cran-tam")

# 3. 現在可以正常載入了
library(TAM)

In [ ]: