¿Cómo puedo cargar un montón de paquetes a la vez sin volver a escribir el comando require una y otra vez? He intentado tres enfoques, todos los cuales se bloquean y se queman.

Básicamente, quiero proporcionar un vector de nombres de paquetes a una función que los cargará.

x<-c("plyr", "psych", "tm")

require(x)
lapply(x, require)
do.call("require", x)

Varias permutaciones de las funciones propuestas funcionan, pero solo si especifica el character.onlyargumento a ser TRUE. Ejemplo rápido:

lapply(x, require, character.only = TRUE)

El paquete CRAN pacman que mantengo (creado con Dason Kurkiewicz) puede lograr esto:

Entonces el usuario podría hacer:

## install.packages("pacman")
pacman::p_load(dplyr, psych, tm) 

y si falta el paquete, p_loadlo descargará de CRAN o Bioconductor.

Esto debería funcionar:

lapply(x, FUN = function(X) {
    do.call("require", list(X)) 
})

(La clave es que el argsargumento do.call(what, args) debe ser una lista, ¡incluso si solo tiene un único elemento!)

Para alguien que quiere instalar y cargar paquetes simultáneamente, encontré esta función desde este enlace

# ipak function: install and load multiple R packages.
# check to see if packages are installed. Install them if they are not, then load them into the R session.

ipak <- function(pkg){
new.pkg <- pkg[!(pkg %in% installed.packages()[, "Package"])]
if (length(new.pkg)) 
    install.packages(new.pkg, dependencies = TRUE)
sapply(pkg, require, character.only = TRUE)
}

# usage
packages <- c("ggplot2", "plyr", "reshape2", "RColorBrewer", "scales", "grid")
ipak(packages)

Una opción alternativa proviene del paquete easypackages. Una vez instalado, puede cargar paquetes de la manera más intuitiva:

libraries("plyr", "psych", "tm")

El paquete también incluye una función para instalar varios paquetes:

packages("plyr", "psych", "tm")

La referencia aquí .

Simplemente puede usar el paquete lubripack e instala perfectamente nuevos paquetes y luego los carga todos en una línea.

lubripack("plyr", "psych", "tm")

Aquí está la salida después de ejecutar el código anterior en RStudio.

Cómo instalar el paquete:

Ejecute el siguiente código para descargar el paquete e instalarlo desde GitHub. No es necesario tener una cuenta de GitHub.

library(devtools)
install_github("espanta/lubripack")

Basándose en la solución de daroczig, si no desea especificar una lista como entrada, puede usar

# Foo
mLoad <- function(...) {
  sapply(sapply(match.call(), as.character)[-1], require, character.only = TRUE)
}

# Example 
mLoad(plyr, dplyr, data.table)

... que es más corto que

lapply(list('plyr', 'dplyr', 'data.table'), require, character.only = TRUE)

Yo uso la siguiente función:

mrip <- function(..., install = TRUE){
    reqFun <- function(pack) {
        if(!suppressWarnings(suppressMessages(require(pack, character.only = TRUE)))) {
            message(paste0("unable to load package ", pack,
                           ": attempting to download & then load"))
            install.packages(pack)
            require(pack, character.only = TRUE)
        }
    }
    lapply(..., reqFun)
}

Esto intenta cargar, y si falla se instala y luego intenta cargar nuevamente.

Creo que el código que ha proporcionado @daroczig se puede mejorar reemplazando requirecon libraryy ajustando la lapplyllamada dentro de la invisible()función. Entonces, el código mejorado se verá así:

invisible(lapply(x, library, character.only = TRUE))

Este código se mejora porque:

1. library()generalmente se prefiere require()a cargar paquetes porque el primero da un error si el paquete no está instalado, mientras que el último solo da una advertencia. Además, require()llamadas library(), ¿por qué no usarlas library()directamente?

   library("time")
   # Error in library("time") : there is no package called ‘time’
   
   require("time")
   # Loading required package: time
   # Warning message:
   # In library(package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE, logical.return = TRUE,  :
   # there is no package called ‘time’

2. El objeto de lista devuelto e impreso por la lapply()llamada no tiene sentido en este caso, por lo que tiene sentido hacer que la salida sea invisible. Digamos que usa R Notebook para su trabajo de análisis, el uso de la invisible()función suprimirá el contenido del objeto de la lista y evitará el desorden en el archivo de cuaderno renderizado.

Ligero mod de la respuesta de Tyler Rinker para agregar un cheque para instalar y cargar pacman:

#Install/load pacman
if(!require(pacman)){install.packages("pacman");require(pacman)}
#Install/load tons of packages
p_load(plyr,psych,tm)

¡Me gusta la solución p_load porque evita las citas!