[解決済み] Rの仮想環境？

質問

Rでのベストプラクティス、再現性、ワークフローなどについての投稿をいくつか見かけました。

• 研究の長期的な再現性を高める方法 (特に R と Sweave を使って)
• Rを用いた再現性のある研究の実質的な例を網羅する。

主な関心事の1つは、新しいマシン（おそらく異なるOSを実行している）にコードを移動することが比較的簡単で、同じ結果を与えるという意味でのコードの移植性を確保することです。

Python のバックグラウンドから来る私は、仮想環境の概念に慣れています。 必要なパッケージの単純なリストと結合されたとき、これは、インストールされたパッケージとライブラリが、どのマシンでもあまり大騒ぎすることなく利用可能であることを確実にするために、ある方法を取ります。 もちろん、これは保証ではありません。異なる OS には独自の欠点や特殊性がありますが、95% の道のりを歩むことができます。

そのようなものはRの中に存在するのでしょうか？ たとえそれがそれほど洗練されていないとしても。 たとえば、必要なパッケージのプレーンテキストリストと、不足しているものをインストールするスクリプトを単に維持するだけでよいのでしょうか。

私は、おそらくSweaveと連携して、初めてRを本格的に使い始めようとしており、理想的には可能な限り最良の方法で始めたいと考えています あなたの考えに感謝します。

どのように解決するのですか？

この質問を解決するために、@cboettig が投稿したコメントを利用させていただきます。

Packrat

PackratはRの依存関係管理システムです。3つの重要な利点があります（いずれも移植性の必要性に焦点を当てています）。

• 分離 : あるプロジェクトのために新しい、あるいは更新されたパッケージをインストールしても、他のプロジェクトが壊れることはありませんし、その逆もまた然りです。これは、packratが各プロジェクトに独自のパッケージライブラリを提供するためです。

• ポータブル。コンピュータから別のコンピュータへ、異なるプラットフォーム間でも、プロジェクトを簡単に移動できます。Packrat は、プロジェクトが依存するパッケージのインストールを容易にします。

• 再現性がある。Packrat は、あなたが依存しているパッケージの正確なバージョンを記録し、あなたがどこに行っても、その正確なバージョンがインストールされるようにします。

次は何ですか?

1. チュートリアルガイドです。 http://rstudio.github.io/packrat/walkthrough.html

2. 最も一般的なコマンドです。 http://rstudio.github.io/packrat/commands.html

3. RStudioでPackratを使用する。 http://rstudio.github.io/packrat/rstudio.html

4. 制限と注意点。 http://rstudio.github.io/packrat/limitations.html

更新しました。 Packratは ソフト非推奨 に取って代わられました。 renv に取って代わられたので、代わりにこのパッケージをチェックするとよいでしょう。