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本期目次：

什么是R包？

R包装配

从CRAN装配

从bioconductor装配

从github装配

土产货装配

其他装配方法

终极大法

R包常见报错

为了浮浅大家学习，我依然录制了配套的视频，放在了哔哩哔哩（我的B站账号：阿越即是我），免费不雅看，复制以下网址粘贴到浏览器翻开即可：https://space.bilibili.com/42460432/channel/collectiondetail?sid=3740949

别问我若何修改R包的默许装配位置，这不是初学者该学的东西，把你的元气心灵用在刀刃上。然则我在书籍临了会先容若何修改。

R讲话学到背面其实即是学习各式R包和函数的使用。

什么是R包？

R包是别东说念主整理好的器用包，内置各式函数以及匡助文档等信息，可以用来兑现特定的功能。

R包尽头于手机里的APP，不同的APP有不同的功能，不同的R包也有不同的功能，比如：有些R包是专诚用来画热图的（pheatmap、complexheatmap等），有些R包是专诚用来作念生活分析（survival、survminer等）的，等。

R讲话在装配时会有许多自带的R包（包括base、datasets、utils、grDevices、graphics、stats、methods），这些R包不需要特等装配，齐是出场自带的，装配好R讲话就能用了。访佛于刚买的生手机有许多内置APP，这些内置APP是无谓我方特等装配的。

R包装配

R包就尽头于手机里的各式APP，自带的APP很判辨是无法中意日常使用的，是以咱们需要我方装配其他APP。同理，R自带的R包亦然无法中意咱们条目的，是以咱们也要我方装配其他R包。

装配R包就访佛于给手机装配APP，装配阵势有多种。比如：

小米手机可以从小米欺诈商店装配APP，也可以从酷安装配APP，还可以从Google   play装配，还可以从官网下载apk文献到土产货装配，等；苹果手机可以从App Store装配，还可以通过巨魔商店装配，也可以土产货装配。

R包装配也有多种方法，不同的R包是存放在不同的欺诈商店的。比拟常见的R包装配主若是4种：

从CRAN装配，从bioconductor装配，从github装配，下载装配包土产货装配。

跟着学习的深切你还会碰见其他装配方法，我列举的这几种是最常见的。

R讲话是老外发明的东西，咱们要探望老外的东西，由于人所共知的原因，是很清苦的。不仅仅R，其他的东西比如Python、Linux等，齐是这么。

是以在装配R包时，咱们一定要先修改镜像（mirror）（或者你可以使用魔法，就像你使用Google play需要魔法相似，如果你在国际的话当然是不需要这一步的）。镜像可以精真金不怕火相识为中国东说念主为了浮浅我方下载装配，把国际的东西齐备复制了一份放到国内，而况会跟着国际的更新而更新。使用镜像的刚正的不需要魔法咱们也可以通顺快速地下载装配R包。

一个R包只需要装配一次即可叠加使用，R包也可以更新、卸载、重装，这个预见预见和手机APP险些是一模相似。

以下是4种R包装配方法的详确先容，这部分我在哔哩哔哩也有相应的视频先容，点击即可不雅看：R讲话零基础初学

偷窥偷拍从CRAN装配

CRAN是最主要的存储R包的仓库，大多半R包齐是存储在这里的。

要从CRAN装配，咱们最初要修改镜像（如果你东说念主在国际是不需要这一步的）。这个流程在装配好Rstudio之后相等精真金不怕火，轮番点击：Tools-Global Options：

图片日本三级电影

然后按照下图所示轮番点击，在列出的镜像中任选一个中国的镜像即可（比如我罗致了上海交通大学的镜像），选好之后点击OK即可。这么就修改好镜像了，底下就可以畅快的装配R包了。这种修改镜像只需要1次修改即可，以后从CRAN装配R包齐会默许使用你罗致的这个镜像，无谓每次齐改。

图片

比如咱们当今想要装配ggplot2这个R包，使用以下代码即可：

install.packages("ggplot2")

装配R包时一定要扫视，R包的名字不成拼错，大小写也不成错，而况必须加引号，双引号或者单引号齐可以，然则必须是英文景色下的！加载R包不需要引号。

从bioconductor装配

医学生/大夫学习R讲话有尽头一部分东说念主是想作念生信分析的，绝大多半作念生信分析的R包齐不在CRAN中，而是存储在bioconductor中，这个网站是专诚存储生物信息学分析所用R包的。

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这个仓库亦然老外设备留心的，是以要装配这里的R包，当然亦然先要革新镜像的。

从bioconductor的官方镜像列表中可知，咫尺中国镜像有以下4个，分离是清华大学的镜像、南京大学的镜像、中国科学本事大学的镜像、西湖大学的镜像，如下所示：

图片

每次在装配bioconductor的R包之前，齐要先开动以下代码更换镜像，任选一个开动即可，咫尺我推选你使用西湖大学的镜像，原因请看bioconductor有新的镜像罗致啦：

# 使用清华大学的镜像options(BioC_mirror="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor")# 使用南京大学的镜像options(BioC_mirror="https://mirrors.nju.edu.cn/bioconductor/")# 使用中国科学本事大学的镜像options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")# 使用西湖大学的镜像options(BioC_mirror="https://mirrors.westlake.edu.cn/bioconductor")

bioconductor的镜像不像CRAN那样只需要改一次，每次在装配bioconductor的包之前，齐需要开动一下修改镜像的代码。然则跟着学习的深切，你以后也可以通过修改.Rporfile文献兑现1次修改，经久使用！提议初学者就别搞这些花里胡梢的操作了，照旧每次齐开动一下吧。

开动外以上代码革新好镜像之后，咱们还需要先装配一个bioconductor的R包贬责器，才智装配bioconductor中的R包，使用以下代码装配bioconductor的R包贬责器，也即是BiocManager包：

# R4.3.x对应的bioconductor版块是3.18，R4.4.x对应的版块即是3.19了，扫视不要搞错，# 不然会报错哦if (!require("BiocManager"， quietly = TRUE))    install.packages("BiocManager")BiocManager::install(version = "3.18")

装配好这个包贬责器之后，就可以装配bioconductor的R包了。以后再装配bioconductor的R包时，也不需要再再行装配这个包贬责器了。

R讲话每年会进行1次版块大更新，期间大致是每年的4月份，bioconductor每年会进行两次更新，期间大致是每年的4月份和10月份。bioconductor的版块和R的版块是有对应关联的，比如R4.2.x对应的bioconductor版块是3.17，R4.3.x对应的bioconductor版块是3.18，R4.4.x对应的是3.19。对于初学者来说，不提议跨版块使用。

无为来说R讲话不需要频频的更新，一般不会影响使用，然则如果你一定要更新的话，提议每年的5月份进行更新，刚好是R和bioconductor同期更新的期间，此时的版块刚好匹配，初学者装配R包出错的概率要小一些。

比如咱们要装配一个作念各异分析的R包：limma，就可以使用以下代码：

# 每次齐要先改镜像options(BioC_mirror="https://mirrors.westlake.edu.cn/bioconductor")# 改完镜像再装配BiocManager::install("limma")

这么limma包就装配好了。以后你要装配bioconductor中的R包，就先改镜像，然后使用BiocManager::install("xxx")即可。

从github装配

有一些R包既不在CRAN，也不在bioconductor，而是在github中。要装配github中的R包，提议借助devtools或者remotes包兑现。

remotes可以觉得是devtools的精简版，其实区别不大，是以我个东说念主比拟推选使用devtools。

最初从CRAN装配devtools包：

# 没改镜像的铭刻先改镜像install.packages("devtools")

装配好之后再使用install_github()装配github中的R包，比如，我当今想要装配easyTCGA这个包，使用以下代码即可：

library(devtools)install_github("ayueme/easyTCGA")

其中easyTCGA是R包的名字，前边的ayueme是仓库通盘者的名字。千万不要写错，写错势必报错！

一般你找到这个R包齐会有先容若何装配，平直复制粘贴即可，github左上角也会闻明字的，照抄就行，比如：

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然则国内探望github是有清苦的，如果你的网罗不行，那么这个阵势概况率你会失败。有的时候即使你能翻开github的网页，也不见得你用以上方法就能装配顺利。那么这时你可以尝试底下先容的土产货装配。

土产货装配

土产货装配R包就和土产货装配手机APP莫得任何区别，把装配包下载下来，然后装配就好了。

照旧以上头的easyTCGA为例，如果你要土产货装配，最初你得下载这个R包到你的电脑上，是以你得找到这个R包的下载地址才行！

在github上头的R包的下载地址齐是有设施的，无为齐是：https://github.com/xxxx/R包名字

比如：easyTCGA包的下载地址是：https://github.com/ayueme/easyTCGA

翻开网址后，按照设施轮番点击：Code-Download ZIP，即可把R包下载到土产货了（对你的网罗有条目，因为这个网站亦然老外的！）。

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下载github的R包

我下载的R包存放在我的E盘-R-R包，这个文献夹内部，是以存放旅途是：E:/R/R包/easyTCGA-main.zip

此时装配包依然下载好了，咱们可以借助devtools内部的install_local()函数装配土产货R包：

library(devtools)# 扫视你的R包存放旅途不要写错！写错必报错！install_local("E:/R/R包/easyTCGA-main.zip")

土产货装配需要扫视R包依赖的问题。R包依赖的预见是有些R包是设备在其他R包的基础上的，是以你在装配时需要扫视先后设施，必须先装配某个包然后才智装配另一个包，不然就会出现装配失败。比如easyTCGA即是设备在许多R包之上，是以如果你没提前装配easyTCGA的依赖包，那么在进行土产货装配时也会报错。

这是土产货装配最大的瑕玷，install.packages()和BiocManager::install()在装配R包时会自动帮你先装配依赖包，是以不会有问题。

easyTCGA有以下依赖包，需要你先装配好底下的依赖包，才智装配easyTCGA：

# 装配bioconductor上头的依赖R包# 最初要改镜像，底下是清华的镜像，偶然会有问题，可革新其他镜像试试options(BioC_mirror="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor")if(!require("BiocManager")) install.packages("BiocManager")if(!require("TCGAbiolinks")) BiocManager::install("TCGAbiolinks")if(!require("SummarizedExperiment")) BiocManager::install("SummarizedExperiment")if(!require("DESeq2")) BiocManager::install("DESeq2")if(!require("edgeR")) BiocManager::install("edgeR")if(!require("limma")) BiocManager::install("limma")# 装配cran上头的依赖R包if(!require("survival")) install.packages("survival")if(!require("broom")) install.packages("broom")if(!require("devtools")) install.packages("devtools")if(!require("reshape2")) install.packages("reshape2")if(!require("data.table")) install.packages("data.table")if(!require("ggplot2")) install.packages("ggplot2")if(!require("ggpubr")) install.packages("ggpubr")

以上装配R包的代码我加了一个if判断语句，预见是：如果我依然装配了这个R包，就不要叠加装配了，如果没装配，就帮我装配。

其他装配方法

除了以上先容的装配方法外，还有一些R包的装配方法比拟颠倒，这里给大家精真金不怕火先容下，就以mlr3proba为例。这个R包由于一些原因不在CRAN中，如果你要装配Github版块，可以按照以下代码装配：

remotes::install_github("mlr-org/mlr3proba")

然则如果你要使用install.packages()函数装配，需要按照如下阵势进行：

install.packages("mlr3proba"， repos = "https://mlr-org.r-universe.dev")

终极大法

平直百度、谷歌、必应。

比如一个叫linkET的包，你不知说念若何装配，平直搜索啊：

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R包常见报错

1. 载入了名字空间'rlang’ 1.0.1，但需要的是>= 1.0.2`rlang`包的版块太低了，你需要先装配1.0.2以上版块的`rlang`，铭刻平直关闭Rstudio，再行翻开再装配2. 不存在叫'latticeExtra’这个名字的程辑包最初望望我方的拼写错了吗？标点标记有乌有吗？没问题就装配这个`latticeExtra`包即可3. 要领包装配入'C:/Users/xxx/AppData/Local/R/win-library/4.2’(因为'lib’莫得被指定)Warning in install.packages : package 'limma’ is not available for this version of RA version of this package for your version of R might be available elsewhere`limma`包在bioconductor上，不在CRAN上，要通过`BiocManager`装配。4. 装配要领包'mapproj’时退出狀態的值不是0概况率依赖包没装好。5. library(lsmeans) Error: 找不到'lsmeans’所需要的程辑包'emmeans’缺什么就装配什么。找不到`lsmeans`就装配`lsmeans`。6. 用devtools从github装配包，不管是平直装配照旧土产货装配，齐报timeout乌有github在国际，探望国际的网站你得科学上网，你网罗行吗？你能探望谷歌不代表你能从github下载东西。7. 装配r包时出现：update all/some/none?问你要不要：更新通盘R包/部分R包/不更新？输入n就行了，示意不更新。8. library(tidyverse)出现一大推字── Attaching core tidyverse packages ────── tidyverse 2.0.0 ──✔ dplyr     1.1.2     ✔ readr     2.1.4✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.0✔ ggplot2   3.4.2     ✔ tibble    3.2.1✔ lubridate 1.9.2     ✔ tidyr     1.3.0✔ purrr     1.0.1     ── Conflicts ──────────────────────── tidyverse_conflicts() ──✖ dplyr::filter() masks stats::filter()✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()ℹ Use the conflicted package to force all conflicts to become errors普通的，无谓管，只好莫得`Error`就没事。

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