conda – ¿Cómo instalar paquetes R que no están disponibles en “R-essentials”?

Utilizo una instalación de Anaconda lista para usar para trabajar con Python. Ahora he leído que también es posible “incluir” el mundo R en esta instalación y usar el kernel IR en el cuaderno Jupyter / Ipython .

Encontré el comando para instalar varios paquetes R famosos: conda install -cr r-essentials

Mi pregunta de principiante:

¿Cómo instalo paquetes R que no están incluidos en el paquete R-essential ? Por ejemplo, los paquetes R que están disponibles en CRAN. “pip” solo funciona para los paquetes PyPI Python, ¿no es así?

Ahora he encontrado la documentación:

Esta es la documentación que explica cómo generar paquetes R que solo están disponibles en el repository CRAN: https://www.continuum.io/content/conda-data-science

Vaya a la sección “Creación de un paquete conda R”.

(Sugerencia: siempre que el paquete R esté disponible en anaconda.org, use este recurso. Consulte aquí: https://www.continuum.io/blog/developer/jupyter-and-conda-r )

La respuesta de alistair es otra posibilidad para agregar paquetes R:

Si instala paquetes desde el interior de R a través de los paquetes de instalación normales (de CRAN mirrors), o devtools::install_github (de GitHub), funcionan bien. @alistair

Cómo hacer esto: Abra su instalación R (independiente), luego ejecute el siguiente comando:

 install.packages("png", "/home/user/anaconda3/lib/R/library") 

para agregar un nuevo paquete a la biblioteca R correcta utilizada por Jupyter, de lo contrario, el paquete se instalará en /home/user/R/i686-pc-linux-gnu-library/3.2/png/libs mencionado en .libPaths () .

Para instalar otros paquetes R en Jupyter más allá de los elementos esenciales de R

 install.packages('readr', repos='http://cran.us.r-project.org') 

Un problema es que el repository específico es el US.R-Project (como se muestra a continuación). Intenté con otros y no funcionó.

NB Reemplace readr con cualquier nombre de paquete que desee instalar.

He encontrado una solución fácil. Supongo que tienes un IDE de RStudio para ti R. Es raro usar RStudio para eso, pero lo intenté directamente desde R en mi terminal y no funcionó. Entonces, en la consola de RStudio, simplemente haga lo habitual al agregar la ruta a su directorio de anaconda (en OSX, ‘/ Users / yourusernamehere / anaconda / lib / R / library’)

Así por ejemplo,

 install.packages('package','/Users/yourusernamehere/anaconda/lib/R/library') 

Me avergüenza publicar una respuesta tan poco elegante, pero esa es la única que funcionó para mí.

Aquí hay una respuesta centrada. Se basa en la respuesta de Frank y en el sitio web continuo: https://www.continuum.io/content/conda-data-science con un poco más de detalle.

Algunos paquetes que no están disponibles en r-essentials todavía están disponibles en los canales de Conda, en ese caso, es simple:

 conda config --add channels r conda install r-readxl 

Si necesita comstackr un paquete e instalarlo con conda:

 conda skeleton cran r-xgboost conda build r-xgboost conda install --use-local r-xgboost 

esa última línea está ausente en el sitio web continuo porque asumen que se publica primero en el repository de anaconda. Sin él, nada se pondrá en el directorio envs / y el paquete no será accesible a la línea de comandos R o Jupyter.

En una mac, me pareció importante instalar el comstackdor Clang para comstackciones de paquetes:

 conda install clangxx_oxs-64 

Tuve un problema al intentar instalar el paquete desde github usando install_github("user/package") en conda con r-essentials. Los errores fueron múltiples y no descriptivos.

Fue capaz de resolver un problema usando estos pasos:

  • descarga y descomprime el paquete localmente
  • activar el entorno de conda correcto (si es necesario)
  • ejecuta R desde la línea de comando
  • library(devtools)
  • install('/path/to/unzipped-package')
  • El comando falló debido a que faltan dependencias, pero ahora sé lo que falta.
  • ejecute install.packages('missing-package', repos='http://cran.us.r-project.org') para todas las dependencias
  • ejecute de nuevo la install('/path/to/unzipped-package') . ¡Ahora debería funcionar!

Agregándolo aquí para que otros principiantes que ya están trabajando con portátiles Jupyter con Python e interesados ​​en usarlo con R: los paquetes adicionales disponibles para Anaconda se puedan instalar a través del terminal usando el mismo comando que se usa para instalar los paquetes esenciales.

Instala r-essentials

 conda install -cr r-essentials 

Instalar microbenchmark (infraestructura para medir y comparar con precisión el tiempo de ejecución de las expresiones R)

 conda install -cr r-microbenchmark 

Alguien sugirió una forma no tan elegante a su alrededor, pero lo que es elegante siempre y cuando funcione.

install.packages (‘package’, ‘/ Users / yourusernamehere / anaconda / lib / R / library’)

Pasé casi una mañana entera buscando una respuesta a este problema. Pude instalar las bibliotecas en RStudio pero no en Jupyter Notebook (tienen diferentes versiones de R) La solución anterior “casi” funcionó, es solo que encontré que Jupyter Notebook estaba intentando instalar en un directorio diferente, y reportar qué directorio. Así que solo cambié eso y funcionó como un encanto … gracias a Dninhos

Instale rpy2 con conda y agregue la siguiente línea en su cuaderno Jupyter.

 %load_ext rpy2.ipython 

En los siguientes fragmentos, simplemente puede ejecutar cualquier código r especificando% R

A continuación se muestra mi método favorito para instalar y / o cargar el paquete r

 %R if (!require("pacman")) install.packages("pacman") %R pacman::p_load(dplyr, data.table, package3, package4) 

El argumento p_load instalará + cargará el paquete si no está en su biblioteca , simplemente lo cargará.

Para instalar un paquete CRAN desde la línea de comando:

 R --slave -e "install.packages('missing-package', repos='http://cran.us.r-project.org')" 

Intenté instalar los paquetes R ggplot2, tidyverse, etc. utilizando los repositorys CRAN de línea de comando estándar y tuve varios problemas y problemas.

Todo, desde archivos “init.tcl” inutilizables hasta una cadena de quince errores de caracteres. Pude usar la instalación de Conda y el sitio http://WWW.Anaconda.org para obtener más información. Esto instaló los paquetes R dentro de la architecture de directorio de Anaconda que eran ejecutables en R en el terminal, RStudio y entorno R en los portátiles Jupyter del Navegador Anaconda.

por ejemplo: conda install -cr r-tidyverse Muy fácil y funcionó la primera vez.
[En Kubuntu 17.04 con Anaconda Navigator 1.6.2; R versión 3.3.2 (2016-10-31)]