一、概念
R包是多个函数的集合,具有详细的说明和示例,也有R包中只有数据没有函数,包含:函数、数据、帮助文档
二、R包的获取与安装
1.在CRAN上安装R包
使用install.packages('package_name')命令来安装CRAN上的R包,其中'package_name'是您要安装的包的名称。
例如:要安装名为'dplyr'的R包,可以使用以下命令:
install.packages('dplyr')
2.在Bioconductor中安装R包
使用BiocManager::install('package_name')命令来安装Bioconductor上的R包,其中'package_name'是您要安装的包的名称。在安装Bioconductor之前,请确保已经安装了BiocManager包。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:
install.packages('BiocManager')
然后,使用以下命令来安装具体的Bioconductor包,例如安装'limma'包:
BiocManager::install('limma')
PS:此项为生物专用,非生物学用途可以忽略
3.在GitHub上安装R包
使用remotes::install_github('github_username/package_name')命令来安装GitHub上的R包,其中'github_username'是包所属的GitHub用户名,'package_name'是您要安装的包的名称。
请确保已经安装了remotes包。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:
install.packages('remotes')
然后,使用以下命令来安装具体的GitHub包,例如安装'dplyr'包:
remotes::install_github('tidyverse/dplyr')
另外:国内R包安装前设置镜像
方法1:tool—global option—packages—change
方法2:代码设置:option("")
例如我们设置清华大学的R语言镜像
options(repos = c(CRAN = "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")
快速查看函数的帮助文档
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使用help(package = 'R包名称')可以列出指定R包的帮助文档。将 'R包名称' 替换为您要查看帮助文档的R包的名称。
例如:help(package = 'dplyr') #将显示dplyr包的帮助文档,其中包含该包中的函数、用法示例等信息。
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使用library(help = 'R包名称')也可以显示指定R包的帮助文档。将 'R包名称' 替换为您要查看帮助文档的R包的名称。例如:
library(help = 'dplyr') #将显示dplyr包的帮助文档,其中包含该包中的函数、用法示例等信息。
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使用example()函数可以直接查找函数的案例。将要查找案例的函数名作为参数传递给example()函数。例如:
example(filter) #将显示与filter函数相关的案例
- 对于少数R包,可能有专门的"Cheatsheet"(备忘单)可用,其中包含对包中主要函数的简短摘要和示例。您可以在R包的官方网站或其他可靠来源上搜索相应的Cheatsheet。
- 另外,许多R包都有官方网站,可以从这些网站上找到完整的帮助文档、函数参考和示例等信息。通过搜索R包的名称加上关键词 "documentation" 或 "manual",可以快速找到相关的官方
三、R包的使用
使用library(R包名称)直接载入R包,不用加双引号,因为已经是内部函数了或者require('R包名称')一次安装,每次都要打开新的session都要加载
library(R包名称)
R语言中一些常见的包
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base
包:包含了R语言的基本函数(如print
)、数据集、标准统计和图形工具等。 -
datasets
包:存放了一些经典的示例数据集,供用户学习和演示使用。 -
grDevices
包:提供了基于base
和graphics
图形系统的绘图设备,包括屏幕绘图、文件输出等。 -
graphics
包:包含了R默认的绘图函数,提供了用于创建各种图形的函数和工具。 -
stats
包:存放了与统计相关的函数和工具,包括假设检验、回归分析、概率分布等。 -
methods
包:用于定义和处理R中的方法和类,支持面向对象编程的功能。
我们可以使用使用search()寻找哪些包已经启用了
> # 使用search()函数查看已加载的包
> search()
[1] ".GlobalEnv" "package:ggplot2" "package:dplyr" "tools:rstudio"
[5] "package:stats" "package:graphics" "package:grDevices" "package:utils"
[9] "package:datasets" "package:methods" "Autoloads" "package:base"
R包相关操作
1.要列出指定R包中所有函数的名称,可以使用ls()函数来查看加载的命名空间中的所有对象(包括函数)。将 'R包名称' 替换为您要查看的R包的名称。
例如:
ls("package:dplyr") #将列出dplyr包中的所有函数的名称。
2.使用data(package = 'R包名称')可以列出指定R包中所有的数据集。将 'R包名称' 替换为您要查看数据集的R包的名称。
例如:
data(package = 'datasets') #将列出datasets包中的所有数据集。
3.使用detach('package:R包名称')可以将已经加载的R包从当前会话中移除。将 'R包名称' 替换为您要移除的R包的名称。
例如:
detach('package:dplyr') #将从当前会话中移除dplyr包。
4.使用remove.packages('R包名称')可以将已经安装的R包从系统中删除。将 'R包名称' 替换为您要删除的R包的名称。
例如:
remove.packages('dplyr') #将从系统中删除dplyr包。
R包的克隆
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使用installed.packages()可以列出当前系统中已经安装的所有R包。该函数返回一个包含有关已安装包的信息的数据框。
例如:installed_packages <- installed.packages() #将已安装的R包信息存储在installed_packages变量中。
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使用Rpack <- installed.packages()[, 1]可以将所有已安装的包名打包到一个向量中。
例如:Rpack <- installed.packages()[, 1] #将已安装的R包名称存储在Rpack变量中
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使用save(Rpack, file = 'Rpack.Rdata')可以将打包后的包名保存到一个.Rdata文件中。
例如:save(Rpack, file = 'Rpack.Rdata') #将Rpack变量保存到名为'Rpack.Rdata'的文件中。
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使用load(file = 'Rpack.Rdata')可以加载之前保存的.Rdata文件,并将其存储为相应的变量。
例如:load(file = 'Rpack.Rdata') #将加载之前保存的'Rpack.Rdata'文件,并将其中的数据存储到相应的变量。
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使用for (i in Rpack) install.packages(i)可以遍历已安装的包并逐个进行安装。如果存在重复的包名,R会自动跳过对已安装的包的安装。
例如:for (i in Rpack) install.packages(i) #将遍历Rpack中的每个包名,并进行相应的安装操作。
四、R包函数操作
包名::函数名,表示显式的指定用某个包里的函数常用于实战中仅一次的函数,也适用于两个函数名冲突的情况
例如:
# 使用 stringr 包中的 str_length() 函数获取字符长度
str_length <- stringr::str_length("Hello, world!")
print(str_length)
# 使用 base 包中的 strsplit() 函数进行字符串拆分
result <- base::strsplit("Hello, world!", " ")
print(result)
额外:源代码安装(Linux)
在Linux系统上使用源代码安装R包的过程可以按照以下步骤进行:文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-837319.html
- 从R官方站点或其他可靠来源搜索并获取所需R包的源代码链接。
- 打开终端,使用which R命令查找R在Linux中的安装路径。该命令将显示R可执行文件的完整路径。
- 输入R命令进入R语言编译环境。
- 在R语言编译环境中,创建一个新的目录用于安装R包。使用mkdir lib命令创建名为"lib"的目录(您可以选择其他目录名称)。
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使用R CMD INSTALL命令安装R包。将命令格式设置为R CMD INSTALL <package_source>,其中<package_source>是您在第一步中获得的R包源代码链接。将其替换为正确的链接地址,并执行该命令开始安装。
例如:R CMD INSTALL https://cran.r-project.org/src/contrib/PackageName.tar.gz - 安装过程会自动解压和编译源代码,并将编译后的包文件安装到指定的目录中(在步骤4中创建的目录)。安装完成后,您就可以在R中加载该包并使用其中的函数了。
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可选:如果将R包安装到非默认的库目录中,您可以使用export R_LIBS="<custom_lib_path>"命令设置自定义的R库路径。将<custom_lib_path>替换为想要设置的自定义库路径。
例如:export R_LIBS="/path/to/custom/lib"
PS:因为是补充的,所以有部分不懂是拜托了AI,导致逻辑可能有点问题,请见谅文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-837319.html
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