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?
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
source("https://bioconductor.org/biocLite.R")
if (!require("ggsci")) biocLite("ggsci")
其他回答
使用lapply族和匿名函数方法,您可以:
尝试附加所有列出的包。 仅安装缺失(使用||惰性计算)。 尝试再次连接那些在第1步中丢失并在第2步中安装的组件。 打印每个包的最终加载状态(TRUE / FALSE)。 Req <- substitute(require(x, character。only = TRUE)) LBS <- c("plyr", "psych", "tm") Sapply (lbs, function(x) eval(req) || {install.packages(x);eval(点播)}) 心理学 真真真真
下面这个简单的函数非常好用:
usePackage<-function(p){
# load a package if installed, else load after installation.
# Args:
# p: package name in quotes
if (!is.element(p, installed.packages()[,1])){
print(paste('Package:',p,'Not found, Installing Now...'))
install.packages(p, dep = TRUE)}
print(paste('Loading Package :',p))
require(p, character.only = TRUE)
}
(不是我的,一段时间前在网上找到了这个,从那时起就一直在使用它。不确定原始来源)
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)))
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)
}
}
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。