用R做数据分析（2）——R包介绍

林伯海

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)