最近我似乎和合作者分享了很多代码。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。
是否有一种优雅的方式来调用installed.packages()，比较那些我正在加载和安装如果丢失?
当前回答
确定。
您需要比较“已安装的包”和“所需的包”。这非常接近于我用蔓越莓做的事情，因为我需要比较“存储的已知包”和“当前已知的包”，以确定新的和/或更新的包。
就像这样
AP <- available.packages(contrib.url(repos[i,"url"])) # available t repos[i]
为了获得所有已知的包，模拟调用当前安装的包，并将其与给定的目标包集进行比较。
其他回答
让我分享一点疯狂:
c("ggplot2","ggsci", "hrbrthemes", "gghighlight", "dplyr") %>% # What will you need to load for this script?
(function (x) ifelse(t =!(x %in% installed.packages()),
install.packages(x[t]),
lapply(x, require)))
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, ])
}
此解决方案将获取包名的字符向量并尝试加载它们，或者在加载失败时安装它们。它依赖于require的返回行为来做到这一点，因为…
Require返回(不可见的)一个逻辑，指示所需的包是否可用
因此，我们可以简单地查看是否能够加载所需的包，如果不能，则使用依赖项安装它。所以给定一个你想要加载的包的字符向量…
foo <- function(x){
for( i in x ){
# require returns TRUE invisibly if it was able to load package
if( ! require( i , character.only = TRUE ) ){
# If package was not able to be loaded then re-install
install.packages( i , dependencies = TRUE )
# Load package after installing
require( i , character.only = TRUE )
}
}
}
# Then try/install packages...
foo( c("ggplot2" , "reshape2" , "data.table" ) )
你可以使用require的返回值:
if(!require(somepackage)){
install.packages("somepackage")
library(somepackage)
}
我在安装后使用library，因为如果安装不成功或由于其他原因无法加载包，它将抛出异常。您可以使其更加健壮和可重用:
dynamic_require <- function(package){
if(eval(parse(text=paste("require(",package,")")))) return(TRUE)
install.packages(package)
return(eval(parse(text=paste("require(",package,")"))))
}
此方法的缺点是必须以引号传递包名，而对于真正的require则不这样做。
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。
