R 和 RStudio 的安装及 R Profile 的配置

R 和 RStudio 的安装及 R Profile 的配置

R 和 RStudio 的安装是非常简单的,这里提供一些安装 Tips。

视频讲解

安装 R

现在最新版的 R 语言是 3.6.2 版本 (2019 年 12 月 12 日发布),该发行版的名字是 Dark and Stormy Night (漆黑暴风夜 ??),事实上只要用 3.0.0 之后的版本都差距不是很大。我的电脑上的 R 的版本是 R version 3.6.2 (2019-12-12)。

根据自己的版本点击下面的链接即可直接下载 R 软件了:

  1. Linux:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/linux/
  2. Mac 系统: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/macosx/R-3.6.2.pkg
  3. Windows 系统:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/windows/base/R-3.6.2-win.exe

下载好之后一路安装即可。

Windows 用户:安装 Rtools:Windows 构建工具

好像只有 Windows 用户需要安装这个工具:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/windows/Rtools/Rtools35.exe

Mac 用户:安装 XQuartz

官网下载(很慢):https://dl.bintray.com/xquartz/downloads/XQuartz-2.7.11.dmg
从我的服务器上下载:https://czxa.top/assets/XQuartz-2.7.11.dmg

打开终端(Terminal)输入如下命令安装 homebrew:

Shell
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/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
# 如果安装失败,可以运行下面的代码安装
/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://czxa.top/homebrew/install)"

安装 xcode 工具:

Shell
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xcode-select --install

安装一些 pkg-config 和 gdal(一些 R 包的依赖):

Shell
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brew install pkg-config
brew install gdal

安装 RStudio Desktop

最新版的 RStudio 是 1.2.5019,各个版本的下载链接为:

  1. Windows 系统:https://download1.rstudio.org/desktop/windows/RStudio-1.2.5019.exe
  2. Mac 系统:https://download1.rstudio.org/desktop/macos/RStudio-1.2.5019.dmg
  3. Ubuntu18 系统:https://download1.rstudio.org/desktop/bionic/amd64/rstudio-1.2.5019-amd64.deb

注意

一定要先安装 R 再安装 RStudio!

安装常用的一些 R 包

可以运行下面的几句命令快速的安装一些 R 包:

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# 安装 devtools 
install.packages("devtools")
# tidyverse 系列的 R 包
install.packages('tidyverse', dependencies = TRUE)
# 安装 tinytex
install.packages("tinytex", dependencies = TRUE)
# 安装完成之后运行
tinytex::install_tinytex()
# 安装一些 RMarkdown 模板
install.packages("rticles", dependencies = TRUE)
install.packages("xaringan", dependencies = TRUE)

# 安装 Shiny
install.packages("shiny", dependencies = TRUE)

# 安装我写的一些 R 包
install.packages("hwordcloud", dependencies = TRUE)
install.packages("hchinamap", dependencies = TRUE)
install.packages("hpackedbubble", dependencies = TRUE)
install.packages("sankeywheel", dependencies = TRUE)

# 安装最近用到的一些 R 包
install.packages("sf", dependencies = TRUE)
install.packages("prettydoc", dependencies = TRUE)
install.packages("hrbrthemes", dependencies = TRUE)
install.packages("tmap", dependencies = TRUE)
install.packages("worldtilegrid", repos = "https://cinc.rud.is", dependencies = TRUE)
devtools::install_github('awhstin/awtools', dependencies = TRUE)
devtools::install_github("konradsemsch/ggrapid", dependencies = TRUE)
devtools::install_github("thomasp85/patchwork")
install.packages('manipulateWidget', dependencies = TRUE)
install.packages('ggthemes', dependencies = TRUE)
install.packages('tidyquant', dependencies = TRUE)
install.packages('rvest', dependencies = TRUE)
install.packages('DT', dependencies = TRUE)
install.packages("basetheme", dependencies = TRUE)
install.packages("ggchicklet", repos = "https://cinc.rud.is")

用一段时间之后你的电脑上就会安装一大堆 R 包,例如我电脑上安装的 R 包有 1479个(截止 2019年12月14号)。

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library(tidyverse)
installed.packages() %>%
as_tibble() %>%
count() %>%
pull() %>%
paste("该电脑一共有", ., "个 R 包!") %>%
message()

完整的名单(仅供参考):

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installed.packages() %>% 
as_tibble() %>%
select(Package, Version, License, Built) %>%
DT::datatable()

安装字体

可以在知识星球上搜索 字体合集 找到我电脑上安装的一些字体。

解压后全选全部安装即可。

设置 R Profile

R Profile 里面的代码会在启动 R 的时候自动运行,创建 R Profile 文件可以使用:

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usethis::edit_r_profile()

运行之后自动会打开一个文件,在里面输入你想要在 R 启动的时候自动运行的代码即可,可以参考我的:

Windows 系统:

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# 加载包
suppressMessages(suppressWarnings(library(ggplot2, quietly = T)))
suppressMessages(suppressWarnings(library(dplyr, quietly = T)))
suppressMessages(suppressWarnings(library(RColorBrewer, quietly = T)))
suppressMessages(suppressWarnings(library(reshape2, quietly = T)))
suppressMessages(suppressWarnings(library(hrbrthemes)))
suppressMessages(suppressWarnings(library(awtools)))
suppressMessages(suppressWarnings(library(grDevices)))

# 把日期环境设定为英语环境
suppressMessages(suppressWarnings((Sys.setlocale("LC_TIME", "en_US.UTF-8"))))

# 设定字体,特别注意里面有一个 enfont 和 cnfont 是我最常用的两个字体。
windowsFonts(
`Arial Narrow` = windowsFont("Arial Unicode MS"),
`enfont` = windowsFont("Cascadia Code"),
`cnfont` = windowsFont("宋体"),
EconSansCndReg = windowsFont("Econ Sans Cnd"),
IBMPlexSans = windowsFont("IBM Plex Mono"),
IBMPlexSans = windowsFont("IBM Plex Sans"),
`Public Sans` = windowsFont("Public Sans"),
`Roboto Condensed` = windowsFont("Roboto Condensed"),
`Roboto Slab` = windowsFont("Roboto Slab"),
`Titillium Web` = windowsFont("Titillium Web")
)
enfont = "enfont"
cnfont = "cnfont"

# 设定 ggplot2 绘图主题
theme_set(theme_ipsum(base_family = 'enfont'))
print("ggplot: theme_ipsum()!")

# 这是设定 R 的基础绘图系统的绘图主题
basetheme::basetheme("brutal")

Mac 系统参考:

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# 把日期环境设置成英文
suppressMessages(suppressWarnings((Sys.setlocale("LC_TIME", "en_US.UTF-8"))))
print("已把日期环境设置成英文!")

# 加载包
suppressMessages(suppressWarnings(library(ggplot2, quietly = T)))
suppressMessages(suppressWarnings(library(dplyr, quietly = T)))
suppressMessages(suppressWarnings(library(RColorBrewer, quietly = T)))
suppressMessages(suppressWarnings(library(reshape2, quietly = T)))
suppressMessages(suppressWarnings(library(hrbrthemes)))
suppressMessages(suppressWarnings(library(awtools)))
print("已加载ggplot2、reshape2、dplyr、hrbrthemes和RColorBrewer!")

# 设定 ggplot2 绘图主题
theme_set(theme_ipsum(base_family = 'CascadiaCode-Regular'))
print("已ggplot2绘图主题为theme_ipsum()!")

# 这里我的用的英文字体是圆体,pomofont 是凌慧体
enfont = "CascadiaCode-Regular"
cnfont = "STYuanti-SC-Regular"
pomofont = "MLingWaiMedium-SC"

# 这是设定默认使用 Python 的位置,可以参考自己的 Python 安装位置设定:
# reticulate::use_python('/opt/anaconda3/bin/python',required = T)

# 这是设定 R 的基础绘图系统的绘图主题
library(basetheme)
pars <- basetheme("default")
pars$palette <- awtools::a_palette # numbered colors - shades of grey
pars$bg <- "white" # some colors
pars$fg <- "gray20" # some colors
pars$col <- "gray20" # some colors
pars$col.main <- "black" # some colors
pars$col.axis <- "gray20" # some colors
pars$col.lab <- "gray20" # some colors
pars$family <- "CascadiaCode-Regular" # change font
pars$lab <- c(10,10,7) # more ticks on axes
pars$cex.axis <- 0.8 # smaller axis labels
pars$las <- 1 # always horizontal axis labels
pars$rect.border <- "black" # box around the plot
pars$rect.lwd <- 4 # ticker border

basetheme(pars)
options(rgl.useNULL=TRUE)

注意上面的 pars$family <- "CascadiaCode-Regular" 里面的字体应该使用你设置好的字体。

这样设定好之后再重启 R 即可生效。

基于这种设定,使用 R 基础绘图系统绘图的结果将会是这样的:

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hist(iris$Sepal.Length)

使用 ggplot2 绘图的结果是这样的:

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library(ggplot2)
ggplot(iris) +
geom_col(aes(x = Sepal.Length,
y = Sepal.Width,
fill = Species,
color = Species)) +
tidyquant::scale_fill_tq() +
tidyquant::scale_color_tq()

设置 RStudio 的样式

我比较喜欢暗黑一些的样式,在 Console 运行下面的代码即可更换为我推荐的主题:Mojave-Dark-RStudio-Theme

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rstudioapi::addTheme("https://raw.githubusercontent.com/patrickshox/Mojave-Dark-RStudio-Theme/master/Mojave%20Dark%20(Static).rstheme", apply=TRUE, force=TRUE)

这个主题是这样的:

一个小的练习:爬取 CRAN 上的所有 R 包的名称、发布日期和标题

可以爬清华镜像源的列表:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/web/packages/available_packages_by_date.html

显然,这是个表格,很容易爬取:

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library(rvest)
library(tidyverse)
# lubridate 是处理日期的一个 R 包
library(lubridate)
library(hrbrthemes)

# 需要耐心地等待一会儿
pkg <- "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/web/packages/available_packages_by_date.html" %>%
read_html() %>%
html_table() %>%
.[[1]] %>%
as_tibble() %>%
mutate(
Date = ymd(Date),
Year = year(Date),
Month = month(Date)
)

# install.packages("ggchicklet", repos = "https://cinc.rud.is")
library(ggchicklet)
pkg %>%
group_by(Year, Month) %>%
count() %>%
ggplot(aes(x = factor(Year), y = n)) +
geom_chicklet(aes(fill = factor(Month)),
width = 0.75,
radius = grid::unit(3, "pt")) +
theme_ipsum(base_family = enfont,
grid = "X") +
coord_flip() +
scale_fill_brewer(name = "Month",
palette = "Paired",
breaks = 1:12,
labels = month.name) +
theme(axis.text.x = element_text(color = "gray60",
size = 10)) +
theme(legend.position = "right") +
guides(fill = guide_legend(ncol = 1)) +
labs(
title = "Number of R packages on CRAN",
subtitle = "Created by TidyFriday @ czxa.top",
caption = "Data Source: \nhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/",
x = "",
y = "")

按年统计:

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pkg %>% 
group_by(Year) %>%
count() %>%
ggplot() +
geom_chicklet(aes(x = factor(Year), y = n,
fill = factor(Year))) +
geom_label(aes(x = factor(Year),
y = n + 200,
label = n),
family = enfont,
color = '#444444',
label.size = 0,
size=3) +
scale_fill_manual(
values = c(RColorBrewer::brewer.pal(4, "Paired"),
RColorBrewer::brewer.pal(10, "Paired"))
) +
theme_ipsum(base_family = enfont) +
theme(legend.position = "none") +
labs(
title = "Number of R packages on CRAN",
subtitle = "Created by TidyFriday @ czxa.top",
caption = "Data Source: \nhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/",
x = "",
y = "")

可以看到,今年截止到今天,CRAN 上一共有 15334 个 R 包,今天新发布的 + 更新的有 6428 个!

知识星球附件链接:https://t.zsxq.com/qZjmiuV

# R

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