对于那些想要同时安装和加载包的人来说，我从这个链接中遇到了这个函数

# 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)

您可以简单地使用lubripack包，它整齐地安装新包，然后在一行中加载所有这些包。

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

下面是在RStudio中运行上述代码后的输出。

软件包安装方法:

运行下面的代码下载包并从GitHub安装。不需要有GitHub帐户。

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

我维护的CRAN包pacman(与Dason Kurkiewicz合著)可以实现这一点:

所以用户可以这样做:

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

如果包丢失，p_load将从CRAN或Bioconductor下载它。

轻微修改Tyler Rinker的回答，增加安装和加载吃豆人的检查:

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

我喜欢p_load解决方案，因为它避免了引用!

你所提议的函数的几种排列是可行的——但前提是你指定了字符。唯一的论点为真。简单的例子:

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

另一个选项来自软件包easypackages(需要安装)。你可以用最直观的方式加载包:

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

该包还包括一个安装几个包的函数:

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

参考这里。