Как я могу загрузить сразу несколько пакетов без повторного ввода команды require? Я попробовал три подхода, каждый из которых терпит крах и горит.

По сути, я хочу предоставить вектор имен пакетов для функции, которая будет их загружать.

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

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

Несколько перестановок предложенных вами функций работают, но только если вы укажете character.onlyаргумент TRUE. Быстрый пример:

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

CRAN пакет pacman , что я поддерживаю ( в соавторстве с Dason Kurkiewicz) может сделать это:

Таким образом, пользователь может сделать:

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

и если пакет отсутствует p_load, загрузите его с CRAN или Bioconductor.

Это должно сделать трюк:

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

(Ключевой бит в том, что argsаргумент в do.call(what, args) должен быть списком - даже если он имеет только один элемент!)

Для тех, кто хочет установить и загрузить пакеты одновременно, я наткнулся на эту функцию по этой ссылке

# 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 приходит 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.

Как установить пакет:

Запустите приведенный ниже код, чтобы загрузить пакет и установить его с GitHub. Нет необходимости иметь учетную запись GitHub.

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

Опираясь на решение Дароцига, если вы не хотите указывать список в качестве входных данных, 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 это не удается установить, а затем попробуйте загрузить снова.

Я думаю, что код, предоставленный @daroczig, можно улучшить, заменив оператор requirewith libraryи заключив lapplyвызов в invisible()функцию. Итак, улучшенный код будет выглядеть следующим образом:

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

Этот код улучшен, потому что:

1. library()обычно предпочтительнее, чем require()загрузка пакетов, потому что первый выдает ошибку, если пакет не установлен, а второй просто выдает предупреждение. Более того, require()звонки 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’
   

2. Объект списка, возвращенный и напечатанный lapply()вызовом, в этом случае не имеет смысла, поэтому имеет смысл сделать вывод невидимым. Допустим, вы используете R Notebook для анализа, используя invisible()функцию, чтобы подавить содержимое объекта списка и предотвратить беспорядок в визуализированном файле ноутбука.

Небольшой мод ответа Тайлера Ринкера, чтобы добавить чек 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!