用R语言进行数据分析：R包介绍

R语言的使用，很大程度上是借助各种各样的R包的辅助，从某种程度上讲，R包就是针对于R的插件，不同的插件满足不同的需求，截至2013年3月6日，CRAN已经收录了各类包4338个。

一、 R语言包的安装

1、通过选择菜单：

程序包->安装程序包->在弹出的对话框中，选择你要安装的包，然后确定。

2、使用命令

install.packages("package_name","dir")

package_name:是指定要安装的包名，请注意大小写。

dir:包安装的路径。默认情况下是安装在..library 文件夹中的。可以通过本参数来进行修改，来选择安装的文件夹。

例如：mvtnorm安装到D:/DM/r/R-2.15.2/library/目标下install.packages("mvtnorm","D:/DM/r/R-2.15.2/library/")

3、本地来安装

如果你已经下载的相应的包的压缩文件，则可以在本地来进行安装。请注意在windows、unix、macOS操作系统下安装文件的后缀名是不一样的：

1）linux环境编译运行：tar.gz文件

2）windows 环境编译运行 ：.zip文件

3）MacOSg环境编译运行:.tgz文件

注：包安装好后，并不可以直接使用，如果在使用包中相关的函数，必须每次使用前包加载到内存中。通过library(package_name)来完成。

二、 加载包 包安装后，如果要使用包的功能。必须先把包加载到内存中（默认情况下，R启动后默认加载基本包），加载包命令： Library(“包名”) Require(“包名”) 三、 查看包的相关信息 1、查看包帮忙 library(help=package_name) 主要内容包括：例如：包名、作者、版本、更新时间、功能描述、开源协议、存储位置、主要的函数，例如：library(help=igraph) 2、查看当前环境哪些包加载         find.package() 或者  .path.package() 例如：默认情况下安装7个包（本系列文章使用的R的版：2.15.2） 3、移除包出内存 detach() 4、把其它包的数据加载到内存中 data(dsname, package="pkgname") 5、查看这个包里的包有数据 data( package="包名") 6、列出所有安装的包 library() 四、 R包的分类 1、根据包的功能，分成不同的类： http://cran.r-project.org/web/views/ 2、截止到2013年3月6号，CRAN上一共收录的：4338个包。 3、不同开源协议的包的分布如下： （相关查看代码： #读取CRAN上包的相关信息 a <- available.packages(contrib.url("http://ftp.ctex.org/mirrors/CRAN", "source")) #查看CRAN上当前包的个数 nrow(a) #各种开源协议的包的分布个数 sort(table(gsub(" .*", "", a[,"License"])),   decreasing = T)

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