【R分享|实战】 新手福利~R包的安装与使用
R语言程序包的简介
R语言程序包的主要来源
检查可用的R语言程序包
1)我们先查询当前R包的存储库位置,可以通过 .libPaths ( ) 函数完成。
.libPaths ( ) #点 . 需要注意容易遗漏
得到结果:电脑本身的R位置和本地位置,两条路径。
2)获取所有已经安装的R包列表,利用 library ( ) 函数完成。
library ( )
结果如图:该路径下所有R包的列表。
R语言程序包的安装方法
1) CRAN平台
我们利用 install.packages("package name")直接从CRAN安装。
install.packages ("vegan")
# 如果要下载多个包,可以用 c ( ) 来实现
install.packages (c ("package 1", "package 2", "package 3",···) )
或手动安装,先从https://cran.r-project.org/web/packages下载所需的R包。把该R包保存着适当的本地位置,然后再用代码加载安装。
install.packages (file_name_with_path, repos = NULL, type = "source")
# 例子
install.packages ("C:\Users\ThinkPad\Desktop\vegan_2.5-7.zip", repos = NULL, type = "source")
再或者用以下办法完成安装tar.gz/zip格式的程序包。
# 如果 source 无效,则看 https://bioconductor.org/install
source ("https://bioconductor.org/biocLite.R") # 然后用 biocLite ("package name")
# 以下是 https://bioconductor.org/install 的一种方法
if (! requireNamespace ("BiocManager", quietly = TRUE) )
install.packages ("BiocManager")
BiocManager : : install (version ="3.10") # 这是基于 3.6 R版本,如果是 4.0 R版本则使用 version = "3.12"
chooseBioCmirror ( ) # 修改下载镜像
BiocManager : : install ("ggtreeExtra")
install.packages ("BiocManager")
BiocManager : : install ("ggtreeExtra")
# 指定版本安装
BiocManager : : install ("ggtreeExtra", version = "4.0")
3) Github平台
# 使用 install_github ( ) 前需要预装 rJava、devtools/remotes包
# 其中windows Java环境需要配置,基本思路是:
# 先下载安装jdk,然后添加jdk路径到新建的系统变量
# 具体操作流程可以学习https://blog.csdn.net/weixin_45915507/article/details/105786961
# devtools 包
install.packages ("devtools")
library (c ("rJava", "devtools"))
install_github ("YuLab-SMU/ggtreeExtra")
# 或者
if(!requireNamespace ("devtools", quietly=TRUE)){
install.packages ("devtools")
}
devtools : : install_github ("YuLab-SMU/ggtreeExtra")
# remotes 包
install.packages("remotes")
library ("remotes")
install_github ("YuLab-SMU/ggtreeExtra")
# 或者
if(!requireNamespace ("remotes", quietly=TRUE)){
install.packages ("remotes")
}
remotes : : install_github ("YuLab-SMU/ggtreeExtra")
install.packages ("githubinstall")
library ("githubinstall")
githubinstall ("ggtreeExtra")
R语言程序包的使用方法
# 正常加载程序包的方法
library ( )
require ( )
# 一次性加载多个程序包的方法
if (!require("pacman")) install.packages ("pacman") # 下载 pacman 包
library ("pacman")# library 加载 pacman 包
p_load (ggplot2, ggthemes, dplyr, readr, showtext, export) # p_load 需要 pacman 包才能运行
# 查看默认加载的R包
getOption ("defaultPackages")
#查看已加载的R包
(.packages( ) )
# 查看所有已安装的R包
(.packages (all.available = T) )
installed.packages ( )
library ( )
3) 卸除或者卸载R包的方法:①卸除R包,非卸载,detach("package:ggplot2") 函数;②卸载一个或者多个包,remove. packages(c("package1","package2") ..., lib = file.path("path_to_library")) 函数。
# 注意是卸除,而非卸载,意味着把包从R运行环境中彻底去除,只是不希望该包被加载使用。在使用包的同名函数发生冲突时,可以检验函数依赖性。
library ("ggplot2") detach ("package:ggplot2") / require ("ggplot2") pkg <- "package:ggplot2"
# "package1","package1"表示包名,即可以一次性卸载多个包。
remove. packages (c ("package1", "package2"), lib = file.path ("path_to_library") )
# "path_to_library"表示存储R包的library路径,通常情况下只输一个路径即可。使用命令.libPaths ( )可以查看库路径。
# 例子
remove.packages (c ("zoom"), lib = file.path ("C:/Program Files/R/R-3.6.1/library") )
4) 咨询函数和R包帮助的方法:①help("package name") 函数,如 help ("ggplot2"),再或者 ?ggplot2 来查看ggplot2包的帮助(引号可以省略);②example ("ggplot2") 可以查看ggplot2包里的示例;③data ( ) 列出当前已经加载包中所含的所有可用示例的数据集。
# 利用帮助代码查询所需要的R包
help ("ggplot2")
# 或者
?ggplot2
# 查看R包里的示例
example ("package name")
# 列出已加载R包中的所有可用示例的数据集
data ( )
附上完整的代码:
#####################
# R包的安装与使用过程
#####################
#1 查询当前R包的存储库位置
.libPaths ( )
#2 R包的安装方法
#1) CRAN平台
# 直接利用install.packages("package name")从CRAN下载安装
install.packages ("vegan")
# 如果要下载多个包,可以用 c ( ) 来实现
install.packages (c ("package 1", "package 2", "package 3", ···) )
# 或手动安装,先从https://cran.r-project.org/web/packages下载所需要的R语言程序包。
install.packages (file_name_with_path, repos = NULL, type = "source")
# 例子
install.packages ("C:\Users\ThinkPad\Desktop\vegan_2.5-7.zip", repos = NULL, type = "source")
#2) Bioconductor平台
# 如果 source 无效,则看https://bioconductor.org/install
source ("https://bioconductor.org/biocLite.R") # 然后用 biocLite ("package name")
# 以下是 https://bioconductor.org/install 的一种方法
if (! requireNamespace ("BiocManager", quietly = TRUE) )
install.packages ("BiocManager")
BiocManager :: install (version ="3.10") # 这是基于 3.6 R版本,如果是 4.0 R版本则使用 version = "3.12"
chooseBioCmirror ( ) # 通过修改下载镜像可调节下载R包的速度
BiocManager :: install ("ggtreeExtra")
# 再或者用以下途径完成BioManager安装:
install.packages ("BiocManager")
BiocManager :: install ("ggtreeExtra")
# 指定版本安装
BiocManager :: install ("ggtreeExtra", version = "4.0")
#3) Github平台
# 使用 install_github ( ) 前需要预装 rJava、devtools/remotes包
# 其中windows Java环境需要配置,基本思路是:
# 先下载安装jdk,然后添加jdk路径到新建的系统变量
# 具体操作流程可以学习https://blog.csdn.net/weixin_45915507/article/details/105786961
# devtools 包
install.packages ("devtools")
library (c ("rJava", "devtools"))
install_github ("YuLab-SMU/ggtreeExtra")
# 或者
if(!requireNamespace ("devtools", quietly=TRUE)){
install.packages ("devtools")
}
devtools :: install_github ("YuLab-SMU/ggtreeExtra")
# remotes 包
install.packages("remotes")
library ("remotes")
install_github ("YuLab-SMU/ggtreeExtra")
# 或者
if(!requireNamespace ("remotes", quietly=TRUE)){
install.packages ("remotes")
}
remotes :: install_github ("YuLab-SMU/ggtreeExtra")
# 此外,有作者开发了 githubinstall 包,与CRAN的安装方式一致,
# 但注意使用前先安装Rtools软件。安装时我们仅需输入包的名称,即可完成下载。
install.packages ("githubinstall")
library ("githubinstall")
githubinstall ("ggtreeExtra")
# R包的使用方法
#1) 加载R包的方法
# 正常加载程序包的方法
library ( )
require ( )
# 一次性加载多个程序包的方法
if (!require ("pacman") ) install.packages ("pacman") # 下载 pacman 包
library ("pacman")# library 加载 pacman 包
p_load (ggplot2, ggthemes, dplyr, readr, showtext, export) # p_load 需要 pacman 包才能运行
#2) 查看R包的方法
# 查看默认加载的R包
getOption ("defaultPackages")
#查看已加载的R包
(.packages( ) )
# 查看所有已安装的R包
(.packages (all.available = T) )
installed.packages ( )
library ( )
#3) 卸除或者卸载R包的方法
# 注意是卸除,而非卸载,意味着把包从R运行环境中彻底去除,只是不希望该包被加载使用。在使用包的同名函数发生冲突时,可以检验函数依赖性。
library ("ggplot2") detach ("package:ggplot2") / require ("ggplot2") pkg <- "package:ggplot2"
# "package1","package1"表示包名,即可以一次性卸载多个包。
remove. packages (c ("package1", "package2"), lib = file.path ("path_to_library") )
# "path_to_library"表示存储R包的library路径,通常情况下只输一个路径即可。使用命令.libPaths ( )可以查看库路径。
# 例子
remove.packages (c ("zoom"), lib = file.path ("C:/Program Files/R/R-3.6.1/library") )
#4) 咨询/寻求帮助的函数和R包的方法
# 利用帮助代码查询所需要的R包
help ("ggplot2")
# 或者
?ggplot2
# 查看R包里的示例
example ("package name")
# 列出已加载R包中的所有可用示例的数据集
data ( )