虚拟星期三B. R?

例如，我发现了有关最佳实践，可重复性和工作流程的几份报告 R:

https://stats.stackexchange.co ... -r-an
/

https://stats.stackexchange.co ... ing-r
主要担忧之一是确保将其转移到新车的意义上的代码的可移植性 /也许在另一个 OS/ 比较简单，给出相同的结果。

基于背景 Python, 我曾经习惯了虚拟环境的概念。 结合了一个简单的必要包列表，这在某种程度上确保已安装的包和库将在任何机器上都提供，而无需超额大惊小怪。 当然，这不是保证 - 有不同的 OSes 有缺点和功能， - 但它会帮助你 95%.

里面有这样的东西 R? 即使它不是那么困难。 例如，只需保留一个简单的文本列表，即将安装所有缺少的脚本？

我要开始使用 R 认真地是第一次，可能与之结合 Sweave, 理想情况下，我想尽可能多地开始！ 谢谢你的想法。
2021-03-20 添加评论
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    董宝中

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    我要发布的评论 @cboettig, 解决这个问题。

    过时的灌木丛功能

    过时的普拉普金色功能是一个依赖控制系统 R. 给你三个重要的优势 /所有这些都集中在您的需要可容忍度。/

    孤立的：为一个项目安装新的或更新包不会导致违反其他项目，反之亦然。 这是因为 packrat 提供每个项目自己的数据包库。

    可移植性：即使在不同的平台上，也可以轻松地将项目从一台计算机从一台电脑恢复到另一台计算机。 Packrat 允许您轻松安装项目所取决于的包。

    再现性： Packrat 记录从中依赖的包的确切版本，并确保在任何地方都将安装这些版本。

    下一步是什么？

    逐步指南：
    http://rstudio.github.io/packrat/walkthrough.html

    最常用的命令：
    http://rstudio.github.io/packrat/commands.html

    使用过时的普鲁普金色功能 RStudio:
    http://rstudio.github.io/packrat/rstudio.html

    限制和注意事项：
    http://rstudio.github.io/packrat/limitations.html

    更新：

    过时的普鲁普金色功能是
    https://github.com/rstudio/packrat#note
    并更换
    https://github.com/rstudio/renv
    , 所以你可能想要检查这个包。
    2021-03-20 0 0
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    奔跑吧少年

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    包管理员 Anaconda
    conda

    https://docs.anaconda.com/anac ... guage
    R .


    conda create -n r-environment r-essentials r-base
    
conda activate r-environment


    我有广泛的使用经验
    conda

    支持各种安装 Python, 对同一用户的用户特定和多个版本。 我测试过 R 从
    conda

    和
    jupyter-notebook

    , 它很棒。 至少是我的需求，包括使用RNA测序分析
    DEseq2

    和相关包装也是如此
    data.table

    和
    dplyr

    . 有许多封装的生物电极可用
    conda

    穿过
    https://bioconda.github.io/
    , 并通过评论来评估
    https://coderoad.ru/34705917/
    SO, 看起来
    install.packages//

    也可以工作。
    2021-03-21 0 0
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    风见雨下

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    看起来还有另一种选择 RStudio devs,
    https://blog.rstudio.com/2019/ ... or-r/
    . 它可供选择 CRAN 并取代 Packrat.

    简而言之，你使用
    renv::init//

    初始化项目库和
    renv::snapshot//

    /
    renv::restore//

    保存并下载库的状态。

    我更喜欢这个选项 conda r-enviroments, 因为一切都存储在文件中
    renv.lock

    , 哪个可以在文件中修复 Git repo 并分发给团队。
    2021-03-21 0 0
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    风见雨下

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    退房 roveR, 集装箱管理解决方案 R. 阅读更多
    https://www.slideshare.net/Dav ... ction
    , 特别是幻灯片 12.

    安装 roveR, 运行以下命令 R:


    install.packages/"rover", repos = c/"[url=https://lair.functionalfinances.com/repos/shared"]https://lair.functionalfinance ... ot%3B[/url], "[url=https://lair.functionalfinances.com/repos/cran"//]https://lair.functionalfinance ... %3B//[/url]


    充分使用该功能 roveR /包括安装某些版本的包以进行再现性/, 您需要访问 laiR - 为了 CRAN 您可以使用我们的实例 laiR 通过地址
    https://lair.ownr.io
    , 要下载自己的包并与您的组织交换，您需要许可证。 laiR. 您可以联系我们 email 在上面的介绍中。
    2021-03-21 0 0
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    风见雨下

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    要添加到这个：

    笔记：
    1. 在 Anaconda 已安装
    2. 假设你的工作目录 "C:"

    创建所需的环境 -> "r_environment_name"


    C:\>conda create -n "r_environment_name" r-essentials r-base


    查看可用环境


    C:\>conda info --envs


    .
    ..
    ...

    激活环境


    C:\>conda activate "r_environment_name"
    

    
/r_environment_name/ C:\>


    发射 Jupyter Notebook 让派对开始


    /r_environment_name/ C:\> jupyter notebook


    对于类似. "requirements.txt", 也许这个链接会有所帮助 ->
    https://coderoad.ru/38928326/
    2021-03-21 0 0
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    喜特乐

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    如果您要做的一切都在检查您的代码是否适用于替代安装，我建议通过 rstudio cloud, 至少在此时免费。
    2021-03-21 0 0
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