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

站在@MichaelChirico的肩膀上:

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

其他回答

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" ) )
library <- function(x){
  x = toString(substitute(x))
if(!require(x,character.only=TRUE)){
  install.packages(x)
  base::library(x,character.only=TRUE)
}}

这适用于不带引号的包名,并且相当优雅(参见GeoObserver的答案)

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。

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, ])
}

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。