摘要：问题描述：我使用现成的 Anaconda 安装来使用 Python。现在我了解到，也可以在此安装中“包含”R 世界，并在Jupyter/Ipython 笔记本中使用 IR 内核。我找到了安装许多著名 R 包的命令：conda install -cr r-essentials我的初学者问题：如何安装R-esse...

问题描述：

我使用现成的 Anaconda 安装来使用 Python。现在我了解到，也可以在此安装中“包含”R 世界，并在Jupyter/Ipython 笔记本中使用 IR 内核。

我找到了安装许多著名 R 包的命令：conda install -cr r-essentials

我的初学者问题：

如何安装R-essential包中未包含的 R 包？例如，CRAN 上提供的 R 包。“pip”仅适用于 PyPI Python 包，不是吗？

解决方案 1：

现在我找到了文档：

这是解释如何生成仅在 CRAN 存储库中可用的 R 包的文档：
https://www.continuum.io/content/conda-data-science

转到“构建 conda R 包”部分。

（提示：只要 R 包在 anaconda.org 下可用，就可以使用此资源。请参阅此处：https://www.continuum.io/blog/developer/jupyter-and-conda-r）

alistaire的回答是添加 R 包的另一种可能性：

install.packages如果您通过常规方式（从 CRAN 镜像）或（从 GitHub）从 R 内部安装软件包devtools::install_github，它们可以正常工作。@alistaire

如何操作：
打开你的（独立）R 安装，然后运行以下命令：

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

将新包添加到 Jupyter 使用的正确 R 库中，否则该包将安装在.libPaths()中提到的 /home/user/R/i686-pc-linux-gnu-library/3.2/png/libs 中。

解决方案 2：

在 Jupyter 上安装 R-essentials 以外的其他 R 包

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

一个问题是特定的存储库是US.R-Project（如下所示）。我尝试了其他存储库，但没有用。

readrNB：用任何想要安装的包名称替换。

解决方案 3：

这是以 conda 为中心的答案。它基于 Frank 的答案和 continuum 网站：https://www.continuum.io/content/conda-data-science，但更详细一些。

一些 r-essentials 中没有的软件包仍然可以在 conda 频道上找到，在这种情况下，很简单：

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

如果需要构建包并使用 conda 安装：

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

continuum 网站中没有最后一行，因为他们假设它会先发布到 anaconda 存储库。没有它，envs/ 目录中将不会放入任何内容，并且命令行 R 或 Jupyter 也无法访问该包。

在 Mac 上，我发现安装 Clang 编译器对于包构建非常重要：

conda install clangxx_oxs-64

解决方案 4：

我找到了一个简单的解决方法。我猜你有一个 RStudio IDE 来处理你的 R。使用 RStudio 来做这件事很奇怪，但我尝试直接从终端中的 R 开始，但没有成功。因此，在 RStudio 控制台中，只需像往常一样将路径添加到你的 anaconda 目录（在 OSX 中为“/Users/yourusernamehere/anaconda/lib/R/library”）

例如，

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

我为发表这样一个不太好的答案感到羞愧，但这是唯一对我有用的答案。

解决方案 5：

要从命令行安装 CRAN 包：

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

解决方案 6：

披露：虽然我第一次回答这个问题时情况并非如此，但我现在是Conda Forge R 团队的一员。但是，这是志愿工作 - 我没有得到任何报酬，也不知道你是否遵循这个答案中的建议。

使用 Conda Forge

从最初的问题提出五年后，我断言，一个更现代的解决方案就是：使用Conda Forge。 Conda Forge 频道不仅提供更广泛的 CRAN 覆盖范围，而且在将缺失的 CRAN 包添加到频道时，还具有简单的程序和短的周转时间（通常在 24 小时内）。

从 Conda Forge 开始

我建议使用 Conda Forge 作为完整堆栈，并为您需要的每个 R 版本使用专用环境。

conda create -n r41 -c conda-forge r-base=4.1 r-irkernel ...

其中...是您需要的任何附加包（例如r-tidyverse）。该r-irkernel包是可选的，但包含在此处，因为 OP 提到在 Jupyter 中使用 R。

如果您的环境也安装了 Jupyter（应该在单独的环境中）nb_conda_kernels，那么该环境将自动被 Jupyter 发现。

从 Conda Forge 安装

通常，CRAN 上的所有 R 包r-在 Conda Forge 上的包名前都会有一个前缀，并且包名会转换为小写。因此，如果您感兴趣的包是PkgName，请先尝试

conda install -n r41 -c conda-forge r-pkgname

如果该包不可用，则继续添加或请求它。

使用 Conda R Skeleton Helper 提交 CRAN 包

有一个很有用的脚本集合，名为conda_r_skeleton_helper ，用于为CRAN包创建新的 Conda Forge 配方。README 中有明确的说明。

概括来说，

克隆conda_r_skeleton_helper存储库
编辑packages.txt文件以包含r-pkgname
运行脚本来生成配方
分叉并克隆conda-forge/staged-recipes
将新食谱文件夹复制到stage-recipes/recipes文件夹
提交更改，推送到 fork，然后将 Pull 请求提交回 Conda Forge

这可能需要大约 15 分钟的工作时间。提交后，大多数软件包需要不到 24 小时才能被接受、进料并部署到 Conda Forge 渠道。一旦原料启动并运行，Conda Forge 基础设施就会使用机器人自动检测版本更新、生成新的拉取请求，甚至自动合并成功构建的拉取请求。也就是说，维护人员的工作量非常小，如果出现问题，团队可以提供帮助。

自动化

就我个人而言，我已经将所有这些脚本编写好了（请参阅脚本）。我在 fork 的本地副本的根目录中保存了这些脚本的副本staged-recipes。在 shell 中，我运行：

sh new-cran-pkg.sh r-foo

并且它：

将我的staged-recipes 主分支同步到上游（conda-forge）。
为创建新的分支r-foo。
conda_r_skeleton_helper运行该包的最新副本（此处r-foo）。
添加、提交并将菜谱推送到我的 fork。

然后我只需访问 GitHub 来设置 Pull 请求。只需不到一分钟。

求人

如果您在提交菜谱或更新现有菜谱时遇到问题，请在 GitHub 问题或拉取请求 ( @mfansler) 中联系我。

提交包裹请求

对于不熟悉创建和维护 Conda Forge 构建的用户，可以staged-recipes通过提交新问题在 Conda Forge 的存储库中请求软件包。有一个软件包请求模板，其中包含一些需要填写的信息字段。

解决方案 7：

将它添加到这里，以便其他已经在使用 Python 的 Jupyter 笔记本并有兴趣将其与 R 一起使用的初学者：可以通过终端使用与安装基本软件包相同的命令安装 Anaconda 可用的附加软件包。

安装 r-essentials

conda install -c r r-essentials

安装微基准（用于精确测量和比较 R 表达式执行时间的基础架构）

conda install -c r r-microbenchmark

解决方案 8：

我在尝试使用 conda 和 r-essentials 从 github 安装软件包时遇到了问题install_github("user/package")。错误很多，且不具描述性。

能够使用以下步骤解决问题：

下载并解压到本地
激活正确的 conda 环境（如果需要）
从命令行运行 R
library(devtools)
install('/path/to/unzipped-package')
由于缺少依赖项，命令失败，但现在我知道缺少了什么！
运行install.packages('missing-package', repos='http://cran.us.r-project.org')所有依赖项
再次运行install('/path/to/unzipped-package')。现在它应该可以工作了！

解决方案 9：

使用conda安装rpy2并在 Jupyter 笔记本中添加以下行。

%load_ext rpy2.ipython

在下一个块中，您可以通过指定 %R 简单地运行任何 r 代码

以下是我最喜欢的安装和/或加载 r 包的方法

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

如果包不在你的库中， p_load 参数将安装 + 加载该包，否则它将简单地加载它。

解决方案 10：

有人提出了一种不太优雅的解决方法，但实际上只要它能正常工作就没关系。

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

我花了几乎一整个上午寻找这个问题的答案。我能够在 RStudio 上安装库，但不能在 Jupyter Notebook 上安装（它们有不同版本的 R）。上述解决方案“几乎”有效，只是我发现 Jupyter Notebook 试图安装在不同的目录中，它会报告哪个目录。所以我只改变了这一点，它就成功了……感谢 Dninhos

解决方案 11：

对我有用的是install.packages("package_name", type="binary")。其他答案均无效。

解决方案 12：

对我来说，这里的注释有效，这意味着使用conda install -c r r-<package_name>。例如，我想安装httr2不是 r-essential 的包。起初我尝试这样做：

conda install httr2

Channels:
 - defaults
Platform: linux-64
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: failed

PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:

  - httr2

Current channels:

  - defaults

To search for alternate channels that may provide the conda package you're
looking for, navigate to

    https://anaconda.org

and use the search bar at the top of the page.

这不起作用所以我使用了我在顶部提到的命令，conda install -c r r-httr2如下所示：

conda install -c r r-httr2

Channels:
 - r
 - defaults
Platform: linux-64
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: /opt/miniconda3/envs/r_env

  added / updated specs:
    - r-httr2


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    r-httr2-0.2.3              |    r43h6115d3f_0         371 KB
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:         371 KB

The following NEW packages will be INSTALLED:

  r-httr2            pkgs/r/noarch::r-httr2-0.2.3-r43h6115d3f_0 


Proceed ([y]/n)? y


Downloading and Extracting Packages:
                                                                                                                                            
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done

这非常有效！