48 lapply_install_and_load <- function (package1, ...)
 49 {
 50     #
 51     # convert arguments to vector
 52     #
 53     packages <- c(package1, ...)
 54     #
 55     # check if loaded and installed
 56     #
 57     loaded        <- packages %in% (.packages())
 58     names(loaded) <- packages
 59     #
 60     installed        <- packages %in% rownames(installed.packages())
 61     names(installed) <- packages
 62     #
 63     # start loop to determine if each package is installed
 64     #
 65     load_it <- function (p, loaded, installed)
 66     {
 67         if (loaded[p])
 68         {
 69             print(paste(p, "loaded"))
 70         }
 71         else
 72         {
 73             print(paste(p, "not loaded"))
 74             if (installed[p])
 75             {
 76                 print(paste(p, "installed"))
 77                 do.call("library", list(p))
 78             }
 79             else
 80             {
 81                 print(paste(p, "not installed"))
 82                 install.packages(p)
 83                 do.call("library", list(p))
 84             }
 85         }
 86     }
 87     #
 88     lapply(packages, load_it, loaded, installed)
 89 }

是的。如果您有软件包列表，请将其与installed.packages()[，"Package"]的输出进行比较，然后安装缺少的软件包。就像这样:

list.of.packages <- c("ggplot2", "Rcpp")
new.packages <- list.of.packages[!(list.of.packages %in% installed.packages()[,"Package"])]
if(length(new.packages)) install.packages(new.packages)

否则:

如果您将代码放在包中并使它们成为依赖项，那么当您安装包时，它们将自动安装。

我想贡献一下我用的:

testin <- function(package){if (!package %in% installed.packages())    
install.packages(package)}
testin("packagename")

让我分享一点疯狂:

c("ggplot2","ggsci", "hrbrthemes", "gghighlight", "dplyr") %>%  # What will you need to load for this script?
  (function (x) ifelse(t =!(x %in% installed.packages()), 
    install.packages(x[t]),
    lapply(x, require))) 

上面的许多答案(以及这个问题的副本)依赖于安装。包装是不好的形式。从文档中可以看到:

当安装了数千个包时，这可能会很慢，所以不要使用它来查找是否安装了指定的包(使用system. exe)。或者查找一个包是否可用(调用require并检查返回值)，或者查找少量包的详细信息(使用packageDescription)。每个安装的包需要读取几个文件，这在Windows和一些网络挂载的文件系统上会很慢。

因此，更好的方法是尝试使用require和install加载包，如果加载失败(如果没有找到require将返回FALSE)。我更喜欢这样的实现:

using<-function(...) {
    libs<-unlist(list(...))
    req<-unlist(lapply(libs,require,character.only=TRUE))
    need<-libs[req==FALSE]
    if(length(need)>0){ 
        install.packages(need)
        lapply(need,require,character.only=TRUE)
    }
}

可以这样使用:

using("RCurl","ggplot2","jsonlite","magrittr")

通过这种方式，它加载所有的包，然后返回并安装所有丢失的包(如果您愿意，可以在这里插入提示，询问用户是否想要安装包)。而不是调用install。对于每个包，它只传递一次卸载包的整个向量。

下面是相同的函数，但是有一个窗口对话框，询问用户是否想要安装缺少的包

using<-function(...) {
    libs<-unlist(list(...))
    req<-unlist(lapply(libs,require,character.only=TRUE))
    need<-libs[req==FALSE]
    n<-length(need)
    if(n>0){
        libsmsg<-if(n>2) paste(paste(need[1:(n-1)],collapse=", "),",",sep="") else need[1]
        print(libsmsg)
        if(n>1){
            libsmsg<-paste(libsmsg," and ", need[n],sep="")
        }
        libsmsg<-paste("The following packages could not be found: ",libsmsg,"\n\r\n\rInstall missing packages?",collapse="")
        if(winDialog(type = c("yesno"), libsmsg)=="YES"){       
            install.packages(need)
            lapply(need,require,character.only=TRUE)
        }
    }
}

确定。

您需要比较“已安装的包”和“所需的包”。这非常接近于我用蔓越莓做的事情，因为我需要比较“存储的已知包”和“当前已知的包”，以确定新的和/或更新的包。

就像这样

AP <- available.packages(contrib.url(repos[i,"url"]))   # available t repos[i]

为了获得所有已知的包，模拟调用当前安装的包，并将其与给定的目标包集进行比较。