如何安装R包

介绍

R语言提供的大量R包为众多研究者提供了足够的工具，但是如何安装R包是很多人在使用R语言做数据分析时候所面临的问题之一。接下来介绍如何大规模安装所需要的R包。

常用安装

install.packages函数是我们常用的安装R包的方式，需要注意的是这些R包必须是在CRAN仓库中，否则安装将会失败。安装方式可以将单个包作为变量传输进入，也可以以向量模式传递多个包。

# Installation of required packages in single model
install.packages("tidyverse")
install.packages("ggplot2")
install.packages("dplyr")
install.packages("tidyr")

# mulitple packages in one command line
install.packages(c("tidyverse", "ggplot2", "dplyr", "tidyr"))

# load packages
library("tidyverse")
library("ggplot2")
library("dplyr")
library("tidyr")

这里不得不提的是另一个存放R包的网址bioconductor。该项目是存放了大量用于生物研究的R包，很多做生物信息分析的人都会使用里面提供的R包。它的安装包是通过BiocManager包提供的install函数实现的。

The mission of the Bioconductor project is to develop, support, and disseminate free open source software that facilitates rigorous and reproducible analysis of data from current and emerging biological assays.

# Installation of required packages in single model
BiocManager::install("DESeq2")
BiocManager::install("gsva")

# mulitple packages in one command line
BiocManager::install(c("DESeq2", "gsva"))

# load packages
library("DESeq2")
library("gsva")

还有一类是开发者把未经过CRAN或bioconductor等审核过但存放在如github, gitlab等开源网站的R包，这类R包可以分别通过devtools或remote包的 install_github 或 install_gitlab等函数安装。

devtools::install_github("HuaZou/MyRtools")
remotes::install_github("HuaZou/MyRtools")

devtools::install_version("Rcpp", version = "1.0.4.6",repos = "[http://cran.us.r-project.org](http://cran.us.r-project.org)")

除了联网安装R包外，R还提供本地下载压缩包安装模式。
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install.packages("local/packagename.tar.gz", repos=NULL, type="source")
高效方式一

随着时间流逝，安装的R包也越来越多，如何快捷分辨出未安装过的R包就显得尤其重要。我们可以通过 installed.packages函数判断，并使用lapply函数分次安装所有的R包。构建函数，使其具有如下功能：

判断未安装R包；
使用 install.packages或BiocManager::install函数安装来源你不同的R包；
用lapply分别加载R包，并不输出加载过程中产生的信息。

packages_CRAN <- c("tidyverse", "ggplot2", "dplyr", "tidyr")
packages_biocond <- c("DESeq2", "gsva")

InstallPackageFun <- function(packages=packages_CRAN , type="CRAN"){
    #packages=packages_CRAN
    #type="CRAN"

    # Install packages not yet installed
    installed_packages <- packages %in% rownames(installed.packages())
    if (any(installed_packages == FALSE)) {
        if(type == "CRAN"){
         lapply(packages[!installed_packages], install.packages)        
        }else{
         lapply(packages[!installed_packages], BiocManager::install) 
        }
  }
  # Packages Loading 
  invisible(lapply(packages, library, character.only = TRUE)) 
}
InstallPackageFun(packages=packages_CRAN , type="CRAN")
InstallPackageFun(packages=packages_biocond , type="bioconductor")

高效方式二

除了上面这种大规模安装未安装过的R包外，还可以通过已经构建好的R包内置函数安装，例如现在比较友好的R pacman，它提供的p_load函数其实可以看成是上述InstallPackageFun的升级版本。还有一个librarian包提供的shelf函数和p_load有类似的功能。

pacman

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2
3

install.packages("pacman")

pacman::p_load(ggplot2, tidyr, dplyr)

librarian
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2
3
install.packages("librarian")

librarian::shelf(ggplot2, HuaZou/MyRtools, DESeq2)
最后综上所述，安装R包除了来源不同，其实有时候还会考虑到版本问题，这里面的问题就比较多了，有时间再写吧。

Reference

参考文章如引起任何侵权问题，可以与我联系，谢谢。

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高效方式一

高效方式二

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