❝https://pak.r-lib.org/ ❞
举个例子:
❝如:安装Bioconductor上的DEseq2,但是对于初学者往往只知install.packages(),这样就会存在错误,现在可直接通过pkg_install()全部搞定。 ❞
BiocManager::install("DEseq2")
pak::pkg_install("DEseq2")
library(tidyverse)
install.packages("pak")
library(pak)
pak::pkg_install("DEseq2")
pak::pkg_install("ggh4x@0.2.4") # 安装指定版本的包
pak::pkg_deps_tree("tibble") # 绘制依赖树
# 从URL安装R包
pak::pkg_install("url::https://cran.rstudio.com/src/contrib/ggh4x_0.2.8.tar.gz")
# 解释包之间依赖关系
pak::pkg_deps_explain("tibble","rlang")
❝安装github上的包最主要的问题也许就是找到正确的安装命令,需要知道「作者名/包名」,但是往往初学者无法找到正确的官方网址,那么使用packagefinder包则可以正确找到网址。 ❞
install.packages("packagefinder",dependencies = TRUE)
library(packagefinder)
go("ggraph","website") # 打开ggraph网站,速度可能稍慢
pak::pkg_install("teunbrand/ggh4x") # 安装github包
pak::pkg_deps("teunbrand/ggh4x") # 查看所需的依赖包
❝使用pak包安装会有数据缓存保留,有需要可以清理节省空间。 ❞
# 清理缓存
pak::meta_clean(force = TRUE)
pak::cache_clean()
❝本节介绍到此结束,有需要学习R数据可视化的朋友欢迎到淘宝店铺R语言数据分析指南,购买小编的R数据可视化案例文档(2024版),「购买将赠送2023年的绘图文档内容」。目前此文档(2023+2024)「已经更新上传了150+案例文档」,每个案例都附有相应的数据和代码,并配有对应的注释文档,方便大家学习和参考。 ❞
2024更新的绘图内容同时包含数据+代码+markdown注释文档+文档清单,「小编只分享案例文档不额外回答问题无答疑问。」