Si te encuentras con alguna parte que no entiendes puedes dejarlo en la sección de comentarios y te ayudaremos lo mas rápido que podamos.
Solución:
Ahora he encontrado la documentación:
Esta es la documentación que explica cómo generar paquetes R que solo están disponibles en el repositorio CRAN: https://www.continuum.io/content/conda-data-science
Vaya a la sección “Construyendo un paquete conda R”.
(Sugerencia: siempre que el paquete R esté disponible en anaconda.org, use este recurso. Consulte aquí: https://www.continuum.io/blog/developer/jupyter-and-conda-r)
alistaireLa respuesta de es otra posibilidad de agregar paquetes R:
Si instala paquetes desde dentro de R a través de la install.packages (de los espejos CRAN), o devtools::install_github (de GitHub), funcionan bien. @alistaire
Como hacer esto:
Abra su instalación R (independiente), luego ejecute el siguiente comando:
install.packages("png", "/home/user/anaconda3/lib/R/library")
para agregar un nuevo paquete a la biblioteca R correcta utilizada por Jupyter; de lo contrario, el paquete se instalará en /home/user/R/i686-pc-linux-gnu-library/3.2/png/libs mencionado en .libPaths() .
Para instalar otros paquetes R en Jupyter más allá de R-essentials
install.packages('readr', repos='http://cran.us.r-project.org')
Un problema es que el repositorio específico es el US.R-Project (como a continuación). Probé con otros y no funcionó.
NB Reemplazar readr con cualquier nombre de paquete deseado para instalar.
Aquí hay una respuesta centrada en conda. Se basa en la respuesta de Frank y el sitio web continuo: https://www.continuum.io/content/conda-data-science con un poco más de detalle.
Algunos paquetes que no están disponibles en r-essentials todavía están disponibles en los canales de conda, en ese caso, es simple:
conda config --add channels r
conda install r-readxl
Si necesita construir un paquete e instalarlo usando conda:
conda skeleton cran r-xgboost
conda build r-xgboost
conda install --use-local r-xgboost
esa última línea está ausente en el sitio web continuo porque asumen que se publica primero en el repositorio de anaconda. Sin él, no se colocará nada en el directorio envs/ y no se podrá acceder al paquete desde la línea de comandos R o Jupyter.
En una Mac, encontré importante instalar el compilador Clang para compilaciones de paquetes:
conda install clangxx_oxs-64
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