Ответ 1
Несколько перестановок ваших предлагаемых функций работают, но только если вы указываете аргумент character.only
как TRUE
. Быстрый пример:
lapply(x, require, character.only = TRUE)
Как я могу загружать кучу пакетов за один раз с повторным набором команды require снова и снова? Я пробовал три подхода, все из которых сбой и сжигание.
В принципе, я хочу предоставить вектор имен пакетов функции, которая будет их загружать.
x<-c("plyr", "psych", "tm")
require(x)
lapply(x, require)
do.call("require", x)
Несколько перестановок ваших предлагаемых функций работают, но только если вы указываете аргумент character.only
как TRUE
. Быстрый пример:
lapply(x, require, character.only = TRUE)
Пакет CRAN pacman, который я поддерживаю (автор Dason Kurkiewicz), может выполнить это:
Таким образом, пользователь может:
## install.packages("pacman")
pacman::p_load(dplyr, psych, tm)
и если пакет отсутствует p_load
загрузит его из CRAN или Bioconductor.
Это должно сделать трюк:
lapply(x, FUN = function(X) {
do.call("require", list(X))
})
(Бит ключа заключается в том, что аргумент args
в do.call(what, args)
должен быть списком --- даже если он содержит только один элемент!)
для тех, кто хочет установить и загрузить пакеты одновременно, я наткнулся на эту функцию в ссылке ниже https://gist.github.com/stevenworthington/3178163
# 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)
Альтернативный вариант поставляется из пакета easypackages
. После установки вы можете загружать пакеты наиболее интуитивно понятным способом:
libraries("plyr", "psych", "tm")
В пакет также входит функция для установки нескольких пакетов:
packages("plyr", "psych", "tm")
Ссылка здесь.
Вы можете просто использовать пакет lubripack, и он аккуратно устанавливает новые пакеты, а затем загружает их все в одну строку.
lubripack("plyr", "psych", "tm")
Вот вывод после запуска кода выше в RStudio.
Запустите приведенный ниже код, чтобы загрузить пакет и установить его с GitHub. Нет необходимости иметь учетную запись GitHub.
library(devtools)
install_github("espanta/lubripack")
Основываясь на решении daroczig, если вы не хотите указывать список в качестве ввода, вы можете использовать
# Foo
mLoad <- function(...) {
sapply(sapply(match.call(), as.character)[-1], require, character.only = TRUE)
}
# Example
mLoad(plyr, dplyr, data.table)
... который короче
lapply(list('plyr', 'dplyr', 'data.table'), require, character.only = TRUE)
Я использую следующую функцию:
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)
}
Это пытается загрузить, и если он не удается установить, а затем попытаться загрузить снова.
Я думаю, что код, предоставленный @daroczig, можно улучшить, заменив require
library
и lapply
вызов lapply
в функцию invisible()
. Итак, улучшенный код будет выглядеть следующим образом:
invisible(lapply(x, library, character.only = TRUE))
Этот код улучшен, потому что:
library()
обычно предпочтительнее, чем require()
для загрузки пакетов, потому что первый выдает ошибку, если пакет не установлен, а последний просто выдает предупреждение. Более того, require()
вызывает library()
, так почему бы просто не использовать library()
напрямую!
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
Объект списка, возвращенный и напечатанный lapply()
в этом случае не имеет смысла, поэтому имеет смысл сделать вывод невидимым. Допустим, вы используете R Notebook для анализа, используя функцию invisible()
чтобы подавить содержимое объекта списка и предотвратить беспорядок в отображаемом файле ноутбука.
Небольшой мод ответа Тайлера Ринкера, чтобы добавить проверку для установки и загрузки pacman:
#Install/load pacman
if(!require(pacman)){install.packages("pacman");require(pacman)}
#Install/load tons of packages
p_load(plyr,psych,tm)
Мне нравится решение p_load, потому что оно избегает цитирования!