<\/p>\n
Sowohl die Funktionen require()<\/strong> als auch Library()<\/strong> k\u00f6nnen zum Laden von Paketen in R verwendet werden, sie haben jedoch einen kleinen Unterschied:<\/span><\/p>\n Aufgrund dieses Unterschieds wird require()<\/strong> im Allgemeinen nur verwendet, wenn Sie Pakete in eine Funktion laden, sodass die Funktion auch dann weiter ausgef\u00fchrt wird, wenn kein Paket vorhanden ist.<\/span><\/p>\n In der Praxis empfehlen die meisten Programmierer die Verwendung von \u201elibrary()\u201c<\/strong> , da Sie eine Fehlermeldung erhalten m\u00f6chten, die Sie dar\u00fcber informiert, dass ein Paket nicht installiert ist.<\/span><\/p>\n Dies sollten Sie beim Schreiben von Code so fr\u00fch wie m\u00f6glich ber\u00fccksichtigen.<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel veranschaulicht den Unterschied zwischen den Funktionen \u201erequire()\u201c<\/strong> und \u201elibrary()\u201c<\/strong> in der Praxis.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir m\u00f6chten den BostonHousing-<\/strong> Datensatz aus dem mlbench-<\/strong> Paket laden, nehmen jedoch an, dass das mlbench-<\/strong> Paket noch nicht installiert ist.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Sie mit der Funktion \u201elibrary()\u201c<\/strong> versuchen, dieses Paket zu laden und eine Datenanalyse f\u00fcr den BostonHousing-<\/strong> Datensatz durchzuf\u00fchren:<\/span><\/p>\n Da das mlbench-<\/strong> Paket noch nicht installiert ist, erhalten wir eine Fehlermeldung, wenn wir die Funktion \u201elibrary()\u201c<\/strong> verwenden und der Rest des Codes wird noch nicht einmal ausgef\u00fchrt.<\/span><\/p>\n Dies ist n\u00fctzlich, da es uns sofort mitteilt, dass dieses Paket nicht installiert ist und wir es installieren m\u00fcssen, bevor wir fortfahren k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir verwenden stattdessen require(),<\/strong> um das mlbench-<\/strong> Paket zu laden:<\/span><\/span><\/p>\n In diesem Beispiel erhalten wir keine Fehlermeldung, bis wir versuchen, mit der Funktion summary()<\/strong> den BostonHousing-<\/strong> Datensatz zusammenzufassen.<\/span><\/p>\n Stattdessen erhalten wir nach Verwendung der Funktion require()<\/strong> eine Warnung und der Rest des Codes wird weiter ausgef\u00fchrt, bis ein Fehler auftritt.<\/span><\/p>\n Dieses Beispiel veranschaulicht den Unterschied zwischen \u201elibrary()\u201c<\/strong> und \u201erequire()\u201c<\/strong> in R: Die Funktion \u201elibrary()\u201c<\/strong> erzeugt sofort einen Fehler und f\u00fchrt den Rest des Codes nicht aus, da mlbench<\/strong> nicht geladen ist.<\/span><\/p>\n Aus diesem Grund werden Sie in den meisten Szenarien beim Laden von Paketen die Funktion \u201elibrary()\u201c<\/strong> verwenden wollen.<\/span><\/p>\n Mit der Funktion system.file()<\/strong> k\u00f6nnen wir pr\u00fcfen, ob ein bestimmtes Paket in unserer aktuellen R-Umgebung installiert ist.<\/span><\/p>\n Beispielsweise k\u00f6nnen wir die folgende Syntax verwenden, um zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob das Paket ggplot2<\/strong> in der aktuellen R-Umgebung installiert ist:<\/span><\/p>\n Da ggplot2 installiert ist, gibt die Funktion einfach den Dateipfad zur\u00fcck, in dem das Paket installiert ist.<\/span><\/p>\n Nehmen wir nun an, wir pr\u00fcfen, ob das mlbench-<\/strong> Paket installiert ist:<\/span><\/p>\n Die Funktion gibt eine leere Zeichenfolge zur\u00fcck, die uns mitteilt, dass das mlbench-<\/strong> Paket in unserer aktuellen Umgebung nicht installiert ist.<\/span><\/p>\n Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in R ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So laden Sie mehrere Pakete in R<\/a> Sowohl die Funktionen require() als auch Library() k\u00f6nnen zum Laden von Paketen in R verwendet werden, sie haben jedoch einen kleinen Unterschied: require() zeigt eine Warnung an, wenn ein Paket nicht installiert ist, und f\u00fchrt dann den Code weiter aus. \u201elibrary()\u201c gibt einen Fehler aus und stoppt die Codeausf\u00fchrung. Aufgrund dieses Unterschieds wird require() im […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n\n
Beispiel: der Unterschied zwischen require() und Library() in R<\/strong><\/span><\/h2>\n
#attempt to load mlbench library\n<\/span>library<\/span> (mlbench)\n\nError in library(mlbench): there is no package called 'mlbench'\n<\/span>\n#load Boston Housing dataset\n<\/span>data(BostonHousing)\n\n#view summary of Boston Housing dataset\n<\/span>summary(BostonHousing)\n\n#view total number of rows in Boston Housing dataset\n<\/span>nrow(BostonHousing)\n<\/strong><\/pre>\n #attempt to load mlbench library\n<\/span>require<\/span> (mlbench)\n\nWarning message:\nIn library(package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE, logical.return = TRUE, :\n there is no package called 'mlbench'\n<\/span>\n#load Boston Housing dataset\n<\/span>data(BostonHousing)\n\nWarning message:\nIn data(BostonHousing) : data set 'BostonHousing' not found\n<\/span>\n#view summary of Boston Housing dataset\n<\/span>summary(BostonHousing)\n\nError in summary(BostonHousing): object 'BostonHousing' not found\n<\/span>\n#view total number of rows in Boston Housing dataset\n<\/span>nrow(BostonHousing)\n<\/strong><\/pre>\n Bonus: \u00dcberpr\u00fcfen Sie, ob ein bestimmtes Paket installiert ist<\/strong><\/span><\/h2>\n
#check if ggplot2 is installed<\/span>\nsystem. file<\/span> (package=' ggplot2<\/span> ')\n\n[1] \"C:\/Users\/bob\/Documents\/R\/win-library\/4.0\/ggplot2\"<\/strong><\/pre>\n #check if mlbench is installed<\/span>\nsystem. file<\/span> (package=' mlbench<\/span> ')\n\n[1] \"\"\n<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So l\u00f6schen Sie die Umgebung in R<\/a>
So l\u00f6schen Sie alle Diagramme in RStudio<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"