Wie kann ich eine Reihe von Paketen gleichzeitig laden, ohne den Befehl require immer wieder neu einzugeben? Ich habe drei Ansätze ausprobiert, die alle abstürzen und brennen.

Grundsätzlich möchte ich einer Funktion, die sie lädt, einen Vektor mit Paketnamen bereitstellen.

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

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

Mehrere Permutationen Ihrer vorgeschlagenen Funktionen funktionieren - allerdings nur, wenn Sie das character.onlyArgument angeben TRUE. Kurzes Beispiel:

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

Das von mir gepflegte CRAN-Paket pacman (verfasst mit Dason Kurkiewicz) kann dies erreichen:

Der Benutzer könnte also Folgendes tun:

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

und wenn das Paket fehlt, p_loadwird es von CRAN oder Bioconductor heruntergeladen.

Dies sollte den Trick tun:

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

(Der Schlüssel Bit ist , dass das argsArgument do.call(what, args) muss eine Liste sein --- auch wenn es nur ein einziges Element hat!)

Für jemanden, der Pakete gleichzeitig installieren und laden möchte, bin ich über diesen Link auf diese Funktion gestoßen

# 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)

Eine alternative Option kommt aus dem Paket easypackages. Nach der Installation können Sie Pakete auf intuitivste Weise laden:

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

Das Paket enthält auch eine Funktion zum Installieren mehrerer Pakete:

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

Referenz hier .

Sie können einfach das lubripack-Paket verwenden und es installiert ordentlich neue Pakete und lädt dann alle in einer Zeile.

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

Hier ist die Ausgabe, nachdem Sie den obigen Code in RStudio ausgeführt haben.

So installieren Sie das Paket:

Führen Sie den folgenden Code aus, um das Paket herunterzuladen und von GitHub zu installieren. GitHub-Konto ist nicht erforderlich.

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

Aufbauend auf der Lösung von daroczig können Sie eine Liste als Eingabe angeben, die Sie verwenden können

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

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

... was kürzer ist als

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

Ich benutze die folgende Funktion:

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)
}

Dies versucht zu laden, und wenn es fehlschlägt, installiert und dann erneut zu laden.

Ich denke , dass der Code, der @daroczig hat , kann durch den Austausch der verbessert werden bereitgestellt requiremit libraryund das Einwickeln der lapplyAnruf innerhalb der invisible()Funktion. Der verbesserte Code sieht also folgendermaßen aus:

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

Dieser Code wurde verbessert, weil:

1. library()wird im Allgemeinen require()zum Laden von Paketen bevorzugt, da erstere einen Fehler ausgibt, wenn das Paket nicht installiert ist, während letztere nur eine Warnung ausgibt. Darüber hinaus require()Anrufe library(), warum also nicht einfach library()direkt nutzen !

   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. Das vom lapply()Aufruf zurückgegebene und gedruckte Listenobjekt ist in diesem Fall nicht aussagekräftig. Daher ist es sinnvoll, die Ausgabe unsichtbar zu machen. Angenommen, Sie verwenden R Notebook für Ihre Analysearbeit. Wenn Sie die invisible()Funktion verwenden, wird der Inhalt des Listenobjekts unterdrückt und die Unordnung in der gerenderten Notebook-Datei verhindert.

Leichte Modifikation von Tyler Rinkers Antwort, um einen Check zum Installieren und Laden von Pacman hinzuzufügen:

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

Ich mag die p_load-Lösung, weil sie das Zitieren vermeidet!