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R.004 安装及使用R包

R.004 安装及使用R包

作者: caoqiansheng | 来源:发表于2020-10-03 13:48 被阅读0次

install.packages(“package_name”): Install a package
library(“package_name”): Load and use a package
detach(“package_name”, unload = TRUE): Unload a package
remove.packages(“package_name”): Remove an installed package from your computer
update.packages(oldPkgs = “package_name”): Update a package

1 什么是R包?

R包是R的扩展,其中包含数据集和用于解决特定问题的特定功能。
R带有标准(或基本)程序包,其中包含基本功能和数据集以及允许R工作的标准统计和图形功能。
也可以从CRAN,Bioconductor和GitHub存储库中下载和安装数千种其他R软件包。
安装后,必须先加载软件包才能使用软件包中的功能。

2 安装R包

可以从CRAN(对于常规软件包),Bioconductor(对于与生物学相关的软件包)或Github(正在开发软件包的版本)中安装软件包

2.1 从CRAN安装

install.packages()用法
install.packages(pkgs, lib, repos = getOption("repos"), contriburl = contrib.url(repos, type), method, available = NULL, destdir = NULL, dependencies = NA, type = getOption("pkgType"), configure.args = getOption("configure.args"), configure.vars = getOption("configure.vars"), clean = FALSE, Ncpus = getOption("Ncpus", 1L), verbose = getOption("verbose"), libs_only = FALSE, INSTALL_opts, quiet = FALSE, keep_outputs = FALSE, ...)

install.packages("readr")
# 同时安装多个包
install.packages(c("readr", "ggplot2"))
2.2 从Bioconductor安装软件包

Bioconductor包含用于分析生物学相关数据的软件包。 在下面的R代码中,我们要安装R / Bioconductor软件包limma,该软件包专用于分析基因组数据。

要从Bioconductor安装软件包,请使用以下命令

source("https://bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite("limma")
2.3 从Github安装软件包

GitHub是适用于所有软件开发和数据分析(包括R包)的存储库。 它使共享软件包变得容易。 您可以在此处阅读有关GitHub的更多信息:Hadley Wickham撰写的Git和GitHub。
要从GitHub安装软件包,可以使用R软件包devtools(由Hadley Wickham提供)。 如果您的计算机上尚未安装devtools,则应先安装它。

例如,以下R代码安装了A. Kassambara(https://github.com/kassambara/survminer)开发的survminer R软件包的最新版本

install.packages("devtools")
devtools::install_github("kassambara/survminer")

3 查看已安装软件包的列表

要查看计算机上已安装的软件包的列表,请输入:

installed.packages()

请注意,在RStudio中,已安装软件包的列表位于“软件包”选项卡下的右下窗口中(请参见下图)。


image.png

4 包含已安装软件包的文件夹

R软件包安装在称为库的目录中。 R函数.libPaths()可用于获取库的路径。

.libPaths()
# [1] "C:/Users/caoqiansheng/Documents/R/win-library/3.6"
# [2] "C:/Program Files/R/R-3.6.1/library" 

5 加载并使用R包

要使用R包中可用的特定功能,必须使用函数library()加载R包。
在下面的R代码中,我们想使用上一部分中已安装的R包读取器将文件(“ http://www.sthda.com/upload/decathlon.txt”)导入R。
readr中的read_tsv()函数可用于导入制表符分隔的.txt文件:

# Import my data
library("readr")
my_data <- read_tsv("http://www.sthda.com/upload/decathlon.txt")
# View the first 6 rows and tge first 6 columns
# syntax: my_data[row, column]
my_data[1:6, 1:6]
# A tibble: 6 x 6
# name    `100m` Long.jump Shot.put High.jump `400m`
# <chr>    <dbl>     <dbl>    <dbl>     <dbl>  <dbl>
# 1 SEBRLE    11.0      7.58     14.8      2.07   49.8
# 2 CLAY      10.8      7.4      14.3      1.86   49.4
# 3 KARPOV    11.0      7.3      14.8      2.04   48.4
# 4 BERNARD   11.0      7.23     14.2      1.92   48.9
# 5 YURKOV    11.3      7.09     15.2      2.1    50.4
# 6 WARNERS   11.1      7.6      14.3      1.98   48.7

6 查看已加载的R包

要在R会话期间查看已加载(或附加)的软件包的列表,请使用search()函数:

search()
# [1] ".GlobalEnv"        "package:readr"     "tools:rstudio"     "package:stats"    
# [5] "package:graphics"  "package:grDevices" "package:utils"     "package:datasets" 
# [9] "package:methods"   "Autoloads"         "package:base" 

如果您已经完成了软件包读取器的操作并想卸载它,请使用detach()函数:

detach(“ readr”,unload = TRUE)

7 删除已安装的软件包

要删除已安装的R程序包,请按如下所示使用函数remove.packages()

remove.packages(“ package_name”)

8 更新已安装的软件包

如果要更新所有已安装的R软件包,请输入以下命令:

update.packages()

Reference

Installing and Using R Packages

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