"R實戰(zhàn)"專題·第1篇

編輯 | 科白君

本期推送內容

R語言程序包的安裝與使用問題。編寫一份完整代碼時需要用到很多不同的函數(shù)，這意味著需要各種各樣的程序包。目前，R語言含有1萬多個程序包甚至更多。盡管常用的R包可能只有幾百或上千個，但很多時候初學者在學習時常遇到安裝R程序包的報錯問題。之前，我在安裝export包及其更新時遇到了各種坑，嘗試了很多種辦法才解決。這里，我總結了以下幾種被廣泛嘗試的安裝方法，希望對大家有所幫助。

以下是原文鏈接，想學習R語言的朋友可以持續(xù)關注微信公眾號：科白君的土壤世界

01 R語言程序包的簡介

R語言程序包是函數(shù)、數(shù)據(jù)、代碼的一個集合。R包中主要包含函數(shù)的含義及用法，還包括數(shù)據(jù)集和代碼示例等。只有將R包載入R平臺后，其R包里的函數(shù)才能被識別或讀取。加載后，使用者可以查詢到該R包的所有信息，有助于編譯代碼。

02 R語言程序包的主要來源

目前，R包主要來源于三個平臺。

1)CRAN存儲了R最新版本的代碼和文檔的服務器?(https://cran.r-project.org/)。

2) 生物信息學領域的Bioconductor平臺，它提供的R包主要為基因組數(shù)據(jù)分析和注釋工具(https://bioconductor.org/)。

3) 面向開源及私有軟件的第三方平臺--Github。R包的作者更愿意將其存儲在該平臺，因此很多時候需要在上面下載(https://github.com/)。

03 檢查可用的R語言程序包

1）我們先查詢當前R包的存儲庫位置，可以通過?.libPaths ( )?函數(shù)完成。

.libPaths () #點.需要注意容易遺漏

得到結果：電腦本身的R位置和本地位置，兩條路徑。

2）獲取所有已經(jīng)安裝的R包列表，利用?library ( )?函數(shù)完成。

library ()

結果如圖：該路徑下所有R包的列表。

04 R語言程序包的安裝方法

1)?CRAN平臺

我們使用?install.packages("package name")直接從CRAN安裝。

install.packages ("vegan")

# 如果要下載多個包

可以用 c ( ) 來實現(xiàn)install.packages (c ("package 1", "package 2", "package 3",···) )?

或手動安裝，先從https://cran.r-project.org/web/packages下載所需的R包。把該R包保存著適當?shù)谋镜匚恢茫缓笤儆么a加載安裝。

install.packages (file_name_with_path, repos = NULL, type = "source")# 例子

install.packages ("C:\Users\ThinkPad\Desktop\vegan_2.5-7.zip", repos = NULL, type = "source")

再或者用以下辦法完成安裝tar.gz/zip格式的程序包。

2)?Bioconductor平臺

與CRAN安裝相似，先?source ("https://bioconductor.org/biocLite.R")?鏈接到Bioconductor，然后?biocLite ("package name")進行安裝。如果下載過慢，用chooseBioCmirror ( )?更改鏡像。如果?source?失效，則根據(jù)網(wǎng)站里的介紹選擇BioManager : : install ( )?安裝。

#如果source無效，則看https://bioconductor.org/installsource("https://bioconductor.org/biocLite.R")

#然后用biocLite("package name")

#以下是https://bioconductor.org/install 的一種方法if(!requireNamespace("BiocManager",quietly=TRUE))

install.packages("BiocManager")BiocManager::install(version="3.10")#這是基于3.6R版本，如果是4.0R版本則使用version="3.12"chooseBioCmirror()#修改下載鏡像

BiocManager::install("ggtreeExtra")

再或者用以下途徑完成BioManager安裝:

install.packages("BiocManager") BiocManager::install("ggtreeExtra")

#指定版本安裝

BiocManager::install("ggtreeExtra",version="4.0")

3)?Github平臺

需要devtools包或remotes包進行下載。先安裝Rtools軟件，然后安裝devtools或remotes，然后用?devtools / remotes : : install_github安裝，需記住作者和程序包的名字。例如YuLab-SMU / ggtreeExtra，通常由包的原作者自己取的，各式各樣的名稱都有。

#使用install_github()前需要預裝rJava、devtools/remotes包#其中windowsJava環(huán)境需要配置，基本思路是：#先下載安裝jdk，然后添加jdk路徑到新建的系統(tǒng)變量#具體操作流程可以學習https://blog.csdn.net/weixin_45915507/article/details/105786961#devtools包

install.packages("devtools")library(c("rJava","devtools"))install_github("YuLab-SMU/ggtreeExtra")

#或者

if(!requireNamespace("devtools",quietly=TRUE)){

install.packages("devtools")

}

devtools::install_github("YuLab-SMU/ggtreeExtra")

#remotes包

install.packages("remotes")

library("remotes")

install_github("YuLab-SMU/ggtreeExtra")

#或者

if(!requireNamespace("remotes",quietly=TRUE)){

install.packages("remotes")

}

remotes::install_github("YuLab-SMU/ggtreeExtra")

此外，有作者開發(fā)了?githubinstall 包，與CRAN的安裝方式一致，但注意使用前先安裝Rtools軟件。安裝時我們僅需輸入包的名稱，即可完成下載。

install.packages("githubinstall")

library("githubinstall")

githubinstall("ggtreeExtra")

05 R語言程序包的使用方法

1) 加載R包的方法：library ("package name")?和require ("package name")?函數(shù)。此外，最近有新的方法可以一次性載入多個R包。先install.packages ("pacman")，然后library ("pacman")，用該R包中的一個函數(shù)--p_load ( )?函數(shù)完成。即使你所安裝的R包與當前R環(huán)境不匹配(package is not avaliable for the R version) ，該函數(shù)仍能夠對其安裝。對于pacman包中大部分函數(shù)，不需要對括號內packages使用引號" "。

#正常加載程序包的方法

library()

require()

#一次性加載多個程序包的方法

if(!require("pacman"))install.packages("pacman")

library("pkg1"); library("pkg2")? # library (R包名)?用；?然后記得放在同一行要不然會報錯

library（c("pkg1","pkg2"...)）?

#下載pacman包

library("pacman")

#library加載pacman包

p_load(ggplot2,ggthemes,dplyr,readr,showtext,export) #p_load需要pacman包才能運行

2) 查看R包的方法：①查看默認加載的R包，getOption("defaultPackages")?函數(shù)；②查看已加載的R包，(.packages())?或者?search ( )函數(shù)；③查看所有已安裝的R包，(.packages(all.available = T))、installed.packages()、library()?函數(shù)。

#查看默認加載的R包

getOption("defaultPackages")

#查看已加載的R包

(.packages())

#查看所有已安裝的R包

(.packages(all.available=T))

installed.packages()

library()

3) 卸除或者卸載R包的方法：①卸除R包，非卸載，detach("package:ggplot2")?函數(shù)；②卸載一個或者多個包，remove. packages(c("package1","package2") ..., lib = file.path("path_to_library"))?函數(shù)。

# 注意是卸除，而非卸載，意味著把包從R運行環(huán)境中徹底去除，只是不希望該包被加載使用。在使用包的同名函數(shù)發(fā)生沖突時，可以檢驗函數(shù)依賴性。library ("ggplot2") detach ("package:ggplot2") / require ("ggplot2") pkg <- "package:ggplot2"

# "package1","package1"表示包名，即可以一次性卸載多個包。remove. packages (c ("package1", "package2"), lib = file.path ("path_to_library") )# "path_to_library"表示存儲R包的library路徑，通常情況下只輸一個路徑即可。使用命令.libPaths ( )可以查看庫路徑。

# 例子 remove.packages (c ("zoom"), lib = file.path ("C:/Program Files/R/R-3.6.1/library") )

4) 咨詢函數(shù)和R包幫助的方法：①help("package name")?函數(shù)，如?help ("ggplot2")，再或者??ggplot2?來查看ggplot2包的幫助（引號可以省略）；②example ("ggplot2")?可以查看ggplot2包里的示例；③data ( )?列出當前已經(jīng)加載包中所含的所有可用示例的數(shù)據(jù)集。

# 利用幫助代碼查詢所需要的R包

help ("ggplot2")

# 或者

?ggplot2

# 查看R包里的示例

example ("package name")?

# 列出已加載R包中的所有可用示例的數(shù)據(jù)集

data ( )?

Tips：

1) 使用R包的時候，常常看到成功下載了R包后，我們可以利用R包與函數(shù)名的聯(lián)用代碼，主要是這個符號" : : "。For exam.，用?devtools : : install_github ( )。符號: : 表示符號前是R包，以及符號后為該R包中的函數(shù)，這更加明確了代碼，即某R包下某函數(shù)的運行。或者，我們也可以把代碼分開運行。下載完R包后，用 library ( ) 先載入所需R包，然后再直接用函數(shù)運行。

2) 卸除R包的代碼可熟記，隨著你R語言知識掌握的越來越多，代碼越來越多，函數(shù)越來越多，同名函數(shù)也會隨之出現(xiàn)，?detach ("package:pkg name")?函數(shù)能幫你。

3) 通常一些函數(shù)名中自帶點 (.)，這個要注意，非常容易遺漏。網(wǎng)上有些代碼在完成后，可能沒有檢查，不小心遺漏了 . ，導致很多初學者一臉懵逼，走了很多彎路，浪費了很多時間。因此，希望這份推文能夠幫助大家少走彎路吧。

4)?記得用help ()，記得help ()，記得help ()，不懂的一定要學會用help ( )。該函數(shù)的功能非常強大，它如同你學習過程中的老師，只要你看的懂英文，就能把R語言學好。

目前，根據(jù)自己所學的知識以及網(wǎng)上找到的素材，不能說涵蓋了所有，但足夠初學者學習和使用~ 至于新的知識，需要大家在學習時留心喲~

想繼續(xù)學習R語言的朋友可以關注微信公眾號 ：科白君的土壤世界