你可以使用find.package()。

这里几乎所有的答案都依赖于(1)require()或(2)installed.packages()来检查给定的包是否已经安装。

我添加了一个答案，因为这些对于回答这个问题的轻量级方法来说是不令人满意的。

Require具有加载包的名称空间的副作用，这可能并不总是可取的 安装。Packages是点燃蜡烛的火箭筒——它将首先检查所有已安装的包，然后我们检查这个库中是否有一个(或几个)包“库存”。没有必要为了找一根针而堆一堆干草堆。

这个答案也是受到@ArtemKlevtsov的启发，以类似的精神回答了这个问题的复制版本。他指出system.file(package=x)可以达到预期的效果，即返回“如果包未安装，则返回nchar > 1”。

如果我们深入了解系统。File实现了这个，我们可以看到它使用了不同的基函数find。包，我们可以直接使用:

# a package that exists
find.package('data.table', quiet=TRUE)
# [1] "/Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.0/Resources/library/data.table"

# a package that does not
find.package('InstantaneousWorldPeace', quiet=TRUE)
# character(0)

我们还可以在find中查看引擎盖下的内容。包来看看它是如何工作的，但这主要是一个有指导意义的练习——我看到的唯一简化函数的方法是跳过一些健壮性检查。但是基本的想法是:在. libpaths()中查找——任何安装的包pkg将在file.path(. libpaths ()， pkg)处有一个DESCRIPTION文件，因此快速检查file.exists(file.path(. libpaths ()， pkg， 'DESCRIPTION')。

虽然Shane的回答很好，但对于我的一个项目，我需要自动删除输出消息、警告和安装包。我终于设法得到这个脚本:

InstalledPackage <- function(package) 
{
    available <- suppressMessages(suppressWarnings(sapply(package, require, quietly = TRUE, character.only = TRUE, warn.conflicts = FALSE)))
    missing <- package[!available]
    if (length(missing) > 0) return(FALSE)
    return(TRUE)
}

CRANChoosen <- function()
{
    return(getOption("repos")["CRAN"] != "@CRAN@")
}

UsePackage <- function(package, defaultCRANmirror = "http://cran.at.r-project.org") 
{
    if(!InstalledPackage(package))
    {
        if(!CRANChoosen())
        {       
            chooseCRANmirror()
            if(!CRANChoosen())
            {
                options(repos = c(CRAN = defaultCRANmirror))
            }
        }

        suppressMessages(suppressWarnings(install.packages(package)))
        if(!InstalledPackage(package)) return(FALSE)
    }
    return(TRUE)
}

Use:

libraries <- c("ReadImages", "ggplot2")
for(library in libraries) 
{ 
    if(!UsePackage(library))
    {
        stop("Error!", library)
    }
}

我使用以下函数安装包，如果require("<包>")退出包未发现错误。它将查询- CRAN和Bioconductor存储库，以查找丢失的包。

改编自约书亚·威利的原著， http://r.789695.n4.nabble.com/Install-package-automatically-if-not-there-td2267532.html

install.packages.auto <- function(x) { 
  x <- as.character(substitute(x)) 
  if(isTRUE(x %in% .packages(all.available=TRUE))) { 
    eval(parse(text = sprintf("require(\"%s\")", x)))
  } else { 
    #update.packages(ask= FALSE) #update installed packages.
    eval(parse(text = sprintf("install.packages(\"%s\", dependencies = TRUE)", x)))
  }
  if(isTRUE(x %in% .packages(all.available=TRUE))) { 
    eval(parse(text = sprintf("require(\"%s\")", x)))
  } else {
    source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
    #biocLite(character(), ask=FALSE) #update installed packages.
    eval(parse(text = sprintf("biocLite(\"%s\")", x)))
    eval(parse(text = sprintf("require(\"%s\")", x)))
  }
}

例子:

install.packages.auto(qvalue) # from bioconductor
install.packages.auto(rNMF) # from CRAN

注:更新。packages(ask =FALSE) & biocLite(character()， ask=FALSE)将更新系统上所有已安装的软件包。这可能需要很长时间，并将其视为一个完整的R升级，这可能并不总是有保障的!

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))) 

非常基本的一个。

pkgs = c("pacman","data.table")
if(length(new.pkgs <- setdiff(pkgs, rownames(installed.packages())))) install.packages(new.pkgs)

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)