当前版本的RStudio(>=1.2)包含了一个功能，可以检测library()和require()调用中缺失的包，并提示用户安装它们:

检测丢失的R包 许多R脚本打开时调用library()和require()来加载执行所需的包。如果您打开一个R脚本，该脚本引用了您没有安装的包，RStudio现在将提供一次单击即可安装所有所需的包。不再重复输入install.packages()，直到错误消失! https://blog.rstudio.com/2018/11/19/rstudio-1-2-preview-the-little-things/

这似乎很好地解决了OP最初的问题:

他们中的许多人是新手/中级R用户，并没有意识到他们必须安装他们还没有的包。

我使用以下将检查包是否安装和依赖项是否更新，然后加载包。

p<-c('ggplot2','Rcpp')
install_package<-function(pack)
{if(!(pack %in% row.names(installed.packages())))
{
  update.packages(ask=F)
  install.packages(pack,dependencies=T)
}
 require(pack,character.only=TRUE)
}
for(pack in p) {install_package(pack)}

completeFun <- function(data, desiredCols) {
  completeVec <- complete.cases(data[, desiredCols])
  return(data[completeVec, ])
}

下面是我的代码:

packages <- c("dplyr", "gridBase", "gridExtra")
package_loader <- function(x){
    for (i in 1:length(x)){
        if (!identical((x[i], installed.packages()[x[i],1])){
            install.packages(x[i], dep = TRUE)
        } else {
            require(x[i], character.only = TRUE)
        }
    }
}
package_loader(packages)

今天，我偶然发现了rlang包提供的两个方便函数，即is_installed()和check_installed()。

从帮助页面(强调添加):

These functions check that packages are installed with minimal side effects. If installed, the packages will be loaded but not attached. is_installed() doesn't interact with the user. It simply returns TRUE or FALSE depending on whether the packages are installed. In interactive sessions, check_installed() asks the user whether to install missing packages. If the user accepts, the packages are installed [...]. If the session is non interactive or if the user chooses not to install the packages, the current evaluation is aborted.

interactive()
#> [1] FALSE
rlang::is_installed(c("dplyr"))
#> [1] TRUE
rlang::is_installed(c("foobarbaz"))
#> [1] FALSE
rlang::check_installed(c("dplyr"))
rlang::check_installed(c("foobarbaz"))
#> Error:
#> ! The package `foobarbaz` is required.

由reprex包在2022-03-25创建(v2.0.1)

站在@MichaelChirico的肩膀上:

stopifnot(3 == length(find.package(c('foo', 'bar', 'baz'))))

这就是rbundler包的目的:提供一种方法来控制为特定项目安装的包。现在，这个包使用devtools功能将包安装到项目的目录中。该功能类似于Ruby的捆绑器。

如果你的项目是一个包(推荐)，那么你所要做的就是加载rbundler并捆绑包。bundle函数将查看包的DESCRIPTION文件，以确定要捆绑哪些包。

library(rbundler)
bundle('.', repos="http://cran.us.r-project.org")

现在这些包将安装在. rbundle目录中。

如果你的项目不是一个包，那么你可以在项目的根目录中创建一个DESCRIPTION文件，其中包含一个Depends字段，列出你想要安装的包(包括可选的版本信息):

Depends: ggplot2 (>= 0.9.2), arm, glmnet

如果你对这个项目感兴趣，这里是github回购:rbundler。