「とりあえずRstudio上でPythonが少し使えればいい」というライトユーザーなので、簡単そうな方法は以下の通り：

まず、reticulateをインストールする

        install.packages("reticulate")

reticulateを使って、minicondaをインストールする

        reticulate::install_miniconda()

（minicondaはC:/Users/username/AppData/Local/r-miniconda/にインストールされる）

必要なパッケージをインストールする。たとえばpandasをインストールする場合は以下のようにする

        reticulate::py_install("pandas")

File→New file→Python scriptを選択してPythonのスクリプトを書く。あとはいつものRstudioの使い方と同じ

Minicondaのアップデートは

        reticulate::miniconda_update(path = miniconda_path())

RstudioでのPythonサポート全般については：

https://support.posit.co/hc/en-us/articles/1500007929061-Using-Python-with-the-RStudio-IDE

reticulateについては：

https://rstudio.github.io/reticulate/

reticulateでの（Pythonの）パッケージインストールについては：

https://rstudio.github.io/reticulate/articles/python_packages.html

tibbleからdoubleのデータだけ取り出したい場合、どうすればいいか少し手間取ったので、覚書を残す。

    require(dplyr)    require(nycflights13)    weather <- nycflights13::weather %>%       select(origin, time_hour, temp, humid, precip)  　

注釈：このweatherというデータはoriginがchar, time_hourがdate, それ以外がdoubleになっている。

まず、うまく行かないやり方：

    weather %>% select_if(is.double)  　

うまく行かない理由：date型がdoubleを継承しているため、is.doubleでdate型のtime_hourも返されてしまう。

うまくいくやり方（is.numericを使う）：

    weather %>% select_if(is.numeric)  　

うまくいく理由：よくわからない。numeric→double→dateと継承しているはずなので、is.numericでもdate型（time_hour）が返されるのが（仕様上は）正しいような気がするが、現時点（2024/03/09）のdplyrではdate型（time_hour）が返ってこない（参考文献2を参照されたい）。Bad know-howかも。

参考文献

Introduction to tsibble

r - Why is `select_if(., is_double)` returning dates? - Stack Overflow

[挿入]→[テキスト]→[フィールド(F)]→Seqを選択し、「フィールド・コード」の欄に「SEQ equation」などと入力する。

注意：SEQがコマンド、equationが識別子になる。

トラブルシューティング：連番が機能せず数字の順番がおかしくなった場合は、該当箇所を選択し、右クリックで「フィールド更新」を行なう

support.microsoft.com

[GNU R]githubからネット経由でローカルにrdaファイルを読み込む

まず、carsをcars.rdaとして保存する。

save(cars, file="cars.rda")

githubにcars.rdaをアップロードして、以下のようにloadする。

file_url <- "https://github.com/koiti-yano/colab/blob/main/data/cars.rda?raw=true"load(url(file_url))

require(tidyverse)

date <- seq(as.Date("2020-1-1"), as.Date("2020-12-01"), by = "month")
date
value <- seq(1:12)

test <- data.frame(date,value)
test

# たとえば、lag()を使って、valueをずらすと
# 空いた欄にNAが入ることを確認するためのコード
# 1つ下にずらす
test |> mutate(value1 = lag(value,n=1)) |> 
  mutate(value2 = lag(value, n=2)) -> test1
test1

# replace_na()を使わずにNAを0に置き換える方法：

#https://stackoverflow.com/questions/49947592/replace-na-with-zero-in-dplyr-without-using-list
test1 %>% replace(is.na(.), 0) -> test2
test2

date <- seq(as.Date("2020-1-1"), as.Date("2021-12-01"), by = "month")
date

日ごとにしたければ、by="day"、四半期ごとにしたければ、by="quarter"

長くRを使っているのだが、最近知った（古くからある機能らしい）。

na_interpolation(x = dataset$variable_name, option = "linear")

以下のサイトの情報から自分が使うところだけ抜き出した：

参考文献：

saecanet.com