第一章：R语言与Rstudio 第二节：R包

小明 2025-05-04 16:57:25 5

一、概念

R包���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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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
  4. 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。
  5. 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 

  • 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

    1. 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
The End

标签：

微信