MacOSX上に、jupyter notebookとr-essentialsを
セットアップする手順をメモとして残しておきます。

jupyter notebookのインストールは、以下を参考にしています。

Installing Jupyter Notebook
http://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install.html

Jupyter and conda for R
https://www.continuum.io/blog/developer/jupyter-and-conda-r

Anaconda/jupyterのセットアップ

まずは、Anacondaをセットアップします。

pyenvがセットアップされている前提で、
以下のように、Anacondaをインストールします。

$ pyenv install anaconda3-4.0.0

次のように、jupyter用の作業パスを作成して、
使用するpythonのバージョンをanacondaに指定します。

$ mkdir ~/jupyter && cd $_
$ pyenv local anaconda3-4.0.0
$ python --version
Python 3.5.1 :: Anaconda 4.0.0 (x86_64)

以下のコマンドで、jupyter notebookを起動することが出来ます。
ブラウザが起動して、以下のような画面が表示されているはずです。

$ jupyter notebook

起動を確認したら、Ctrl+Cでいったん終了しておきます。

R-essentialsのセットアップ

Rをインストール済みの場合は、以下の手順に従って削除しておいた方が混乱が無いと思います。
(もちろん削除して問題が無いのであればですが、)

Uninstalling under OS X | R Installation and Administration
https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-admin.html#Uninstalling-under-OS-X

以下のコマンドでcondaからRをインストールします。

$ conda install -c r r-essentials

jupyterでRを使ってみる

もう一度、以下のコマンドで、jupyter notebookを起動します。

$ jupyter notebook

右側の「New」メニューから「R」が選択出来るようになっているので、
「R」を選択してノートを作成します。

後は、以下のようにRのコマンドを入力してShift+Enterで実行することが出来ます。
別途インストールしなくても、dplyrやggplot2も使えます。

head(iris)

head(dplyr::filter(iris, Sepal.Length>5))

library(ggplot2)
g = ggplot(data=iris, mapping=aes(x=Sepal.Width, y=Sepal.Length, color=Species))
g + geom_point()

このエントリでは、condaでRをインストール方法を示しましたが。
IRkernelを使ってRと連携する方が、いろいろ柔軟な気がするので、
そちらの方法についても、後ほど手順を整理しようと思っています。

IRkernel
https://irkernel.github.io/