ฉันจะโหลดแพ็กเกจจำนวนมากพร้อมกันโดยไม่ต้องพิมพ์คำสั่ง need ซ้ำแล้วซ้ำอีกได้อย่างไร? ฉันได้ลองสามวิธีซึ่งทั้งหมดนี้พังและเผา

โดยทั่วไปฉันต้องการระบุเวกเตอร์ของชื่อแพ็คเกจให้กับฟังก์ชันที่จะโหลด

x<-c("plyr", "psych", "tm")

require(x)
lapply(x, require)
do.call("require", x)

การเรียงสับเปลี่ยนของฟังก์ชั่นที่คุณเสนอจะใช้งานได้ แต่ถ้าคุณระบุcharacter.onlyอาร์กิวเมนต์ที่TRUEต้องการ ตัวอย่างด่วน:

lapply(x, require, character.only = TRUE)

Pacmanแพ็กเกจ CRAN ที่ฉันดูแล (เขียนโดย Dason Kurkiewicz) สามารถทำสิ่งนี้ได้:

ดังนั้นผู้ใช้สามารถทำได้:

## install.packages("pacman")
pacman::p_load(dplyr, psych, tm) 

และหากแพ็คเกจที่ขาดหายไปp_loadจะดาวน์โหลดจาก CRAN หรือ Bioconductor

สิ่งนี้ควรทำเคล็ดลับ:

lapply(x, FUN = function(X) {
    do.call("require", list(X)) 
})

(บิตที่สำคัญคือการargsโต้แย้งในdo.call(what, args) จะต้องเป็นรายการ --- แม้ว่ามันจะมีเพียงองค์ประกอบเดียว!)

สำหรับคนที่ต้องการติดตั้งและโหลดแพ็คเกจพร้อมกันฉันเจอฟังก์ชั่นนี้จากลิงค์นี้

# ipak function: install and load multiple R packages.
# check to see if packages are installed. Install them if they are not, then load them into the R session.

ipak <- function(pkg){
new.pkg <- pkg[!(pkg %in% installed.packages()[, "Package"])]
if (length(new.pkg)) 
    install.packages(new.pkg, dependencies = TRUE)
sapply(pkg, require, character.only = TRUE)
}

# usage
packages <- c("ggplot2", "plyr", "reshape2", "RColorBrewer", "scales", "grid")
ipak(packages)

easypackagesตัวเลือกทางเลือกมาจากแพคเกจ เมื่อติดตั้งแล้วคุณสามารถโหลดแพ็คเกจด้วยวิธีที่ง่ายที่สุด:

libraries("plyr", "psych", "tm")

แพคเกจนี้ยังมีฟังก์ชั่นในการติดตั้งหลายแพ็คเกจ

packages("plyr", "psych", "tm")

อ้างอิงที่นี่

คุณสามารถใช้แพ็คเกจ lubripack และติดตั้งแพ็กเกจใหม่อย่างเรียบร้อยแล้วโหลดทั้งหมดในบรรทัดเดียว

lubripack("plyr", "psych", "tm")

นี่คือผลลัพธ์หลังจากคุณเรียกใช้โค้ดข้างต้นใน RStudio

วิธีการติดตั้งแพ็คเกจ:

เรียกใช้รหัสด้านล่างเพื่อดาวน์โหลดแพคเกจและติดตั้งจาก GitHub ไม่จำเป็นต้องมีบัญชี GitHub

library(devtools)
install_github("espanta/lubripack")

การสร้างโซลูชันของ daroczig ถ้าคุณไม่ต้องการระบุรายการเป็นอินพุตคุณสามารถใช้ได้

# Foo
mLoad <- function(...) {
  sapply(sapply(match.call(), as.character)[-1], require, character.only = TRUE)
}

# Example 
mLoad(plyr, dplyr, data.table)

... ซึ่งสั้นกว่า

lapply(list('plyr', 'dplyr', 'data.table'), require, character.only = TRUE)

ฉันใช้ฟังก์ชั่นต่อไปนี้:

mrip <- function(..., install = TRUE){
    reqFun <- function(pack) {
        if(!suppressWarnings(suppressMessages(require(pack, character.only = TRUE)))) {
            message(paste0("unable to load package ", pack,
                           ": attempting to download & then load"))
            install.packages(pack)
            require(pack, character.only = TRUE)
        }
    }
    lapply(..., reqFun)
}

สิ่งนี้จะพยายามโหลดและหากติดตั้งไม่สำเร็จและลองโหลดอีกครั้ง

ฉันคิดว่ารหัสที่ @daroczig ให้ไว้นั้นสามารถปรับปรุงได้ด้วยการแทนที่requireด้วยlibraryและล้อมlapplyสายภายในinvisible()ฟังก์ชั่น ดังนั้นรหัสที่ได้รับการปรับปรุงจะมีลักษณะดังนี้:

invisible(lapply(x, library, character.only = TRUE))

รหัสนี้ได้รับการปรับปรุงเนื่องจาก:

1. library()โดยทั่วไปแล้วจะต้องการมากกว่าrequire()สำหรับการโหลดแพคเกจเพราะอดีตให้ข้อผิดพลาดหากไม่ได้ติดตั้งแพคเกจในขณะที่หลังเพียงแค่ให้คำเตือน ยิ่งไปกว่านั้นการrequire()โทรlibrary()ดังนั้นทำไมไม่ใช้เพียงlibrary()โดยตรง!

   library("time")
   # Error in library("time") : there is no package called ‘time’
   
   require("time")
   # Loading required package: time
   # Warning message:
   # In library(package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE, logical.return = TRUE,  :
   # there is no package called ‘time’

2. วัตถุรายการที่ส่งคืนและพิมพ์โดยการlapply()โทรไม่มีความหมายในกรณีนี้ดังนั้นจึงเหมาะสมที่จะทำให้การมองไม่เห็นผลลัพธ์ สมมติว่าคุณใช้ R Notebook สำหรับงานวิเคราะห์ของคุณการใช้invisible()ฟังก์ชั่นจะระงับเนื้อหาของรายการวัตถุและป้องกันความยุ่งเหยิงในไฟล์สมุดบันทึกที่แสดงผล

คำตอบของ Tyler Rinker เล็กน้อยเพื่อเพิ่มการตรวจสอบการติดตั้งและโหลด pacman:

#Install/load pacman
if(!require(pacman)){install.packages("pacman");require(pacman)}
#Install/load tons of packages
p_load(plyr,psych,tm)

ฉันชอบโซลูชัน p_load เพราะหลีกเลี่ยงการอ้างอิง!