RIDE - 用于 R 和 Python、其他数据科学 R IDE、其他数据科学 Python IDE 的 R-Brain IDE (RIDE)。灵活的布局。多语言支持。

Jupyter notebook - Jupyter Notebook App 是一个服务器客户端应用程序，允许通过 Web 浏览器编辑和运行笔记本文档。Jupyter Notebook App 可以在本地桌面上执行

Jupyter lab - 基于 Jupyter Notebook 和 Architecture 的交互式和可重复计算的可扩展环境。

Radiant – R 中用于业务分析的开源平台独立的基于浏览器的界面，基于 Shiny 包，可以在本地或服务器上运行。

R Tools for Visual Studio (RTVS) - Visual Studio 2017 的免费开源扩展，RTVS 目前仅在 Windows 上的 Visual Studio 中受支持，而不在 Visual Studio for Mac 中受支持。

Architect - Architect 是一个集成开发环境 (IDE)，专门关注数据科学家的需求。从分析数据到编写报告的所有数据科学任务都可以在具有通用逻辑的单一环境中执行。

显示器- 简单而强大。通过菜单或代码实现自动化。优雅的可视化。即时发布。合作。再现性。自动更新。安全的云平台。

Rbox - 这个包是通过 Atom 编辑器运行 R 的几个包的集合。

在下面使用更多 IDE：
RKWard - 一个易于使用且易于扩展的 IDE/GUI，用于 R
Tinn-R - Tinn-R 编辑器 - 用于 R 语言和环境的 GUI

R AnalyticFlow - 利用 R 环境进行统计计算的数据分析软件。
Rgedit - 一个文本编辑器插件。

Nvim-R - 用于编辑 R 代码的 Vim 插件。
Rattle - 使用 R 进行数据挖掘的图形用户界面。

如何将 Vim 变成 R 的 IDE

IntelliJ和PyCharm通过这个插件支持R。

这是一个最近的项目，所以 RStudio 仍然更强大，包括它专注于数据友好的环境（绘图和数据总是在视线中）。

您可以尝试将 R 与 Jupyter notebook 一起使用。它需要安装 jupyter R 内核和 IRkernel，这将允许您打开一个新的 jupyter notebook 选项来选择R而不是默认python内核。

有关安装步骤，请参阅https://www.continuum.io/blog/developer/jupyter-and-conda-r和https://irkernel.github.io/installation/。

VisualStudio 几天前为 R 添加了语法高亮：https ://www.visualstudio.com/news/2015-mar-10-vso

当前的 RStudio 预览版也很酷 - 您可以切换到深色主题，代码完成工作良好，您可以在查看器中进行过滤等。