R如何安装老版本R的包

为什么要安装老版本的包

升级 R 版本后，最常见的问题之一就是某些旧包暂时还没有适配新版本。表现通常是 install.packages() 或 Bioconductor 安装时直接报错，说当前 R 版本不可用。

这篇文章记录一个最实用的处理思路：当新版 R 无法直接安装目标包时，改为下载源码包并手动执行 R CMD INSTALL。这种方式虽然原始，但在很多服务器环境里反而更稳。

为了应用R版本更新带来的效率提升和bug消除，我将服务器上的R升级到了最新版本（当前为4.1），然后在使用一些包的时候就会出现

Warning message:
“package ‘clusterProfiler’ is not available for this version of R

或者

Warning message:
“package ‘EnrichmentBrowser’ is not available for this version of R

Warning message:
“package ‘qvalue’ is not available for this version of R

这样的错误，这是由于clusterProfiler或者EnrichmentBrowser,qvalue没有跟的上R的更新步伐，如果需要在新版本上使用的话，必须要使用一些特别的安装手段

安装前先检查什么

在手动安装源码包之前，建议先确认 3 件事：

当前 R 版本
包对应的源码版本
系统是否具备编译环境

可以先执行：

R --version
R CMD config CC
R CMD config CXX

如果服务器没有基础编译工具，源码安装通常会在中途失败。

通过源码安装

大部分时候这是最稳定的方式，虽然无法通过R的命令直接安装，但是可以通过下载源码的方式安装。比如qvalue

首先下载安装包在 Bioconductor 找到 qvalue 的安装包下载地址进行下载

wget https://bioconductor.org/packages/release/bioc/src/contrib/qvalue_2.26.0.tar.gz

安装直接在shell上调用R的安装命令

R CMD INSTALL qvalue_2.26.0.tar.gz

如果你已经把源码包下载到本地，也可以在 R 交互环境里直接这样装：

install.packages("qvalue_2.26.0.tar.gz", repos = NULL, type = "source")

顺利的话就会有正确安装的提示

* installing to library ‘/home/teng/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.1’
* installing *source* package ‘qvalue’ ...
** using staged installation
** R
** data
** inst
** byte-compile and prepare package for lazy loading
** help
*** installing help indices
** building package indices
** installing vignettes
** testing if installed package can be loaded from temporary location
** testing if installed package can be loaded from final location
** testing if installed package keeps a record of temporary installation path
* DONE (qvalue)

成功安装qvalue

同理可以依次安装其他的依赖包最终安装好clusterProfiler

R CMD INSTALL   clusterProfiler_4.2.2.tar.gz 
* installing to library ‘/home/teng/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.1’
* installing *source* package ‘clusterProfiler’ ...
** using staged installation
** R
** data
** inst
** byte-compile and prepare package for lazy loading
** help
*** installing help indices
** building package indices
** installing vignettes
** testing if installed package can be loaded from temporary location
** testing if installed package can be loaded from final location
** testing if installed package keeps a record of temporary installation path
* DONE (clusterProfiler)

如果缺少依赖包，通常需要按错误提示把相关源码包先安装完，再回头安装目标包。

如何验证是否安装成功

安装结束后，不要只看 DONE，最好再做一次加载验证：

R
library(qvalue)
library(clusterProfiler)
sessionInfo()

如果 library() 能成功执行，基本说明包已经正确装入当前 R 环境。

常见问题

1. 安装时提示缺少系统库或编译器

这是源码安装里最常见的问题。R 包本身可以下载下来，但底层依赖的 gcc、g++、make 或系统开发库不完整，就会直接编译失败。

2. 目标包装不上，其实是依赖包没装完

像 clusterProfiler 这类包依赖很多，真正报错点往往不在它自己，而在某个下游依赖。遇到这种情况，按报错顺序逐个安装依赖包最稳妥。

3. 不同 R 版本装到不同 library 路径

可以通过下面命令确认当前实际安装位置：

R -q -e '.libPaths()'

这样可以避免“已经安装但当前环境找不到”的误判。

总结

本文介绍了如何在最新版本的R上安装各类软件包，由于R的安装方式与python不同，用最新版的R需要安装很多的依赖，这次我就下载了几十个源码并一个个进行安装，如果不想折腾的话还是选择老的R版本好了，3.5,3.6目前来说安装各类包最方便，推荐大家使用。