Windows 버전에서는 패키지 설치가 아주 쉽지만, Ubuntu 버전은 패키지 설치가 매우 어렵다. Linux 특성 상 의존성 에러가 나기 때문이다. 그래서 여러가지 방법으로 패키지를 설치 하는 방법을 설명 하고자 한다. 어찌 되었든 세팅에 가장 애를 많이 먹는 것은 Ubuntu이다. Windows는 세팅을 쉽지만, 개발 할 때, 여러가지 문제점이 발생된다.
1. sudo user root 계정으로 설치
R에서 패키지를 안정적으로 설치 하는 방법은 R 콘솔에서 sudo 계정으로 설치 하는 것이 가장 좋다.
$ sudo - i R
R version 3.6.3 (2020-02-29) -- "Holding the Windsock"
Copyright (C) 2020 The R Foundation for Statistical Computing
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
R은 자유 소프트웨어이며, 어떠한 형태의 보증없이 배포됩니다.
또한, 일정한 조건하에서 이것을 재배포 할 수 있습니다.
배포와 관련된 상세한 내용은 'license()' 또는 'licence()'을 통하여 확인할 수 있습니다.
R은 많은 기여자들이 참여하는 공동프로젝트입니다.
'contributors()'라고 입력하시면 이에 대한 더 많은 정보를 확인하실 수 있습니다.
그리고, R 또는 R 패키지들을 출판물에 인용하는 방법에 대해서는 'citation()'을 통해 확인하시길 부탁드립니다.
'demo()'를 입력하신다면 몇가지 데모를 보실 수 있으며, 'help()'를 입력하시면 온라인 도움말을 이용하실 수 있습니다.
또한, 'help.start()'의 입력을 통하여 HTML 브라우저에 의한 도움말을 사용하실수 있습니다
R의 종료를 원하시면 'q()'을 입력해주세요.
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그리고, R 또는 R 패키지들을 출판물에 인용하는 방법에 대해서는 'citation()'을 통해 확인하시길 부탁드립니다.
'demo()'를 입력하신다면 몇가지 데모를 보실 수 있으며, 'help()'를 입력하시면 온라인 도움말을 이용하실 수 있습니다.
또한, 'help.start()'의 입력을 통하여 HTML 브라우저에 의한 도움말을 사용하실수 있습니다
R의 종료를 원하시면 'q()'을 입력해주세요.
>
3.6 버전에서 tidyverse git hub에서 다운을 받아야 한다.
$ devtools::install_github("hadley/tidyverse")
git hub site는 데이터센터를 갖춘 회사에서는 방화벽안에 있으므로, 반드시 보안 담당 하는 시스템 엔지니어와 사전에 협의 하든지 보안 신청을 하여야 한다.
2. Linux에서 패키지 설치
Linux에서 패키지를 설치 할 수 있다. 아래와 같이 리포지트리가 존재하는 경우
sudo apt-get install r-cran - ***로 설치 할 수 있다.
아래는 Ubuntu 리포지트리로부터 R 패키지를 설치하는 예이다. 아래 패키지는 mysql DB 연결해주는 패키지이다. Ubuntu 터미널에서 실행 한다.
$ sudo apt-get install r-cran-rmysql
하지만 자주 쓰지 않는 방법이다. 3.6버전 이후로 잘 안되는 듯 하다.
3. 모든 플랫폼에서 공용 방법 (네트워크 경유)
패치기 설치는 Rstudio에서 하면 개별 아이디로 적용 되어 개별 아이디로 적용 되지만 root 계정으로 설치 하면 모든 계정이 패키지를 돌릴 수 있다.
그래서 sudo -i R을 이용한 R콘솔을 이용해서 설치 실행 하여야 한다. 아래 예제는
파일을 읽어오기 쉽게 하는 대표적인 패키지 이다.
일반적인 패키지 설치는 아래와 같이 하면 된다.
> install.packages("rio")
설치 하려고 하는 패키지가 다른 패키지 설치를 전제하고 있기 때문에 오류나 경고 표시가 되어 설치가 되지 않는 패키지가 있다. 이런 의존 관계를 자동으로 해결하려면 아래와 같이 실행 하여야 한다.
> install.packages("forecast", dependencies = TRUE)
4. 모든 패키지 일괄 설치
CRAN에 등록 되어 있는 모든 패키지를 한꺼번에 설치하려면 다음과 같이 하면 된다. 시간이 많이 걸리고 불필요한 것도 많이 설치 하게 되어 권장 하지 않는다.
> pkgs <- available.packages()
> install.packages(pkgs[.1]) # 첫번째 열이 패키지 이름
5. 패키지 설치 장소
패키지 설치장소는 R을 관리자 권한으로 실행 하였는지 사용자 권한으로 실행 했는지에 따라 다르다. 아래의 명령어를 이용 해서 패키지 사용장소를 알 수 있다.
> .libPaths()
[1] "/usr/local/lib/R/site-library" "/usr/lib/R/site-library"
[3] "/usr/lib/R/library"
5. 다운로드 한 패키지 설치
이건 은 R 버전이 낮게 설정 되어 패키지 버전을 맞추어 설치하거나, 방화벽에 인터넷이 막혀 있을 때, 사용하는 방식 이다. 이건은 머신러닝의 SVM을 다운 받아 설치 하는 것이다.
아래를 클릭 하면 아래와 같은 화면이 나온다.
아래 형광색 칠한 부분을 다운 받아 ssh를 통해 업로드 한다.
그리고 아래와 같은 명령어로 직접 설치 한다.
> install.packages("kernlab_0.9-29.tar.gz",type="source")
주의 사항은 root 권한으로 설치 한다면 root 폴더에 해당되는 파일이 있는지 확인 하여야 한다.
6. 패키지 로드 및 설치 된 패키지 확인
아래와 같은 패키지 명령어를 사용해서 로딩 한다. require 또는 library로 하면 둘은 같다.
가장 사용많이 하는 패키지 ggplot2와 dplyr 을 로딩 해보겠다.
> require(ggplot2)
필요한 패키지를 로딩중입니다: ggplot2
> library(dplyr)
The following objects are masked from ‘package:stats’:
filter, lag
The following objects are masked from ‘package:base’:
intersect, setdiff, setequal, union
설치된 파일을 확인 하려면 아래와 같은 명령어를 처야 한다.
> installed.packages()
그리고 로드된 패키지를 확인 하려면 아래와 같은 명령어를 쳐야 한다.
> (.packages())
[1] "dplyr" "ggplot2" "rJava" "stats" "graphics" "grDevices"
[7] "utils" "datasets" "methods" "base"
7. 패키지의 업데이트
R 이 갱신이 되면 대부분의 경우 이것에 맞추어 패키지 업데이트도 이루어 진다. R 패키지는 R 본체 버전에 의존하는 것이 많으므로 기본적으로 다시 설치 하는 것이 좋다.
R의 새 버전이 설치 되면 새로운 패티지용 폴더가 작성 되므로 다시 모든 패키지를 설치 해야 한다.
옛 패키지의 환경을 그대로 사용하고 싶은 경우 "/usr/lib/R/library" 에 복사 하거나, 환경 설정에서 패키지 읽을 장소로 예전 패키지용 폴더를 지정한다. 업데이트가 필요하면, 아래와 같은 명령어를 실행한다.
> update.packages(checkBuilt = TRUE, ask = FALSE)
이건은 별로 권장 하지는 않는다. 처음 부터 전부 밀고 다시 하는 것이 좋은데, 서버를 운영 하다 보면 어쩔 수 없이 위와 같은 처리를 해야 할 상황이 나온다.
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