jupyter中输入R语言的以下代码，并报告下列提示，是什么情况？这种情况应该怎么？ 代码：install.packages("targazer") install.packages("lmtest") install.packages("lme4") install.packages("ggpubr") install.packages("tidyr") install.packages("dplyr") install.packages("plyr") 提示：Warning message: "package 'readxl' is in use and will not be installed" Warning message: "package 'ggplot2' is in use and will not be installed" Warning message: "package 'psych' is in use and will not be installed" Warning message: "package 'optimx' is in use and will not be installed" Warning message: "package 'sjPlot' is in use and will not be installed" Warning message: "package 'targazer' is not available for this version of R A version of this package for your version of R might be available elsewhere, see the ideas at https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-patched/R-admin.html#Installing-packages" Warning message: "package 'lmtest' is in use and will not be installed" Warning message: "package 'lme4' is in use and will not be installed" Warning message: "package 'ggpubr' is in use and will not be installed" Warning message: "package 'tidyr' is in use and will not be installed" Warning message: "package 'dplyr' is in use and will not be installed" Warning message: "package 'plyr' is in use and will not be installed"

<think>嗯，用户想在Jupyter Notebook里用R内核安装特定的R包，比如targazer和lmtest，但遇到了问题。首先，我需要确认用户已经正确设置了R内核的Jupyter环境。根据引用[1]，用户可能需要先确保R的路径已经添加到系统变量中，或者通过Anaconda Prompt进入R的安装目录启动R。如果用户没有正确配置，可能会导致安装包时找不到路径的问题。 接下来，用户提到的“package is in use”警告，通常是因为某个R包已经被加载，无法重新安装。这时候应该建议用户先退出当前会话，或者在安装前使用detach()函数解除包的加载。例如，detach("package:包名", unload=TRUE)这样可以卸载包，避免冲突。 关于“not available for this version of R”的警告，这可能是因为包的版本与当前R版本不兼容，或者包不在默认的CRAN仓库中。用户需要检查R的版本是否过旧，可以通过update.packages()更新所有包，或者指定其他镜像源。比如在install.packages()中设置repos参数为其他镜像，如https://cloud.r-project.org/，有时候可以解决这个问题。 另外，用户可能在使用Jupyter Notebook时，没有正确切换到R内核。根据引用[3]，Jupyter的文件路径设置可能影响环境，但这里更关键的是确保在代码块中使用R语法，并且内核选择正确。安装包的时候，应该在R代码块中执行install.packages()命令，而不是用Python的pip。 还有，某些包可能需要依赖其他系统库，比如在Linux上可能需要安装额外的开发工具。用户如果遇到编译错误，可能需要安装这些依赖。例如，在Ubuntu上，安装r-base-dev可能有助于编译源代码。 最后，建议用户尝试手动安装，从CRAN下载源码，或者使用devtools安装GitHub上的版本。如果问题依然存在，检查安装后的加载情况，看看是否有权限问题或者路径错误。确保所有步骤都在正确的R环境中执行，避免环境混淆。</think>### 解答：在Jupyter Notebook中安装R包的方法 #### 步骤1：确认Jupyter已正确配置R内核 - 在Jupyter Notebook中选择R内核（右上角或菜单栏切换）[^3] - 若未安装R内核，需先运行以下命令： ```R install.packages("IRkernel") IRkernel::installspec() ``` #### 步骤2：处理"package is in use"警告 当遇到`'package is in use'`时： ```R # 在安装前卸载已加载的包 detach("package:包名", unload=TRUE) # 强制安装（慎用） install.packages("包名", dependencies=TRUE, INSTALL_opts='--no-lock') ``` #### 步骤3：解决"not available"警告 对于`not available for this version of R`： ```R # 检查R版本 R.version.string # 更新所有已安装包 update.packages(ask=FALSE, checkBuilt=TRUE) # 尝试指定镜像源 install.packages("包名", repos="https://cloud.r-project.org/") ``` #### 步骤4：安装特定包（以targazer为例） ```R # 在Jupyter的R代码块中执行 if(!require("targazer")){ install.packages("targazer") library(targazer) } ``` #### 步骤5：处理依赖问题 若提示缺少系统依赖（如Windows环境）： - 安装Rtools工具链（需与R版本匹配） - Linux/Mac需安装开发工具： ```bash # Ubuntu示例 sudo apt-get install r-base-dev ``` #### 验证安装 ```R library(targazer) library(lmtest) # 无报错即表示成功 ``` ### 常见问题处理 1. **权限问题**：以管理员身份运行Jupyter或使用`install.packages(..., lib="/usr/local/lib/R/site-library")`指定路径 2. **版本冲突**：通过`install_version()`安装特定版本： ```R library(devtools) install_version("包名", version="x.x.x") ``` 3. **源码编译安装**（针对已下架包）： ```R install.packages("https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/包名/包名_x.x.x.tar.gz", repos=NULL) ``` ### 引用说明 关于环境配置问题，请确保已按标准流程设置R系统变量[^1]和Jupyter文件路径。若使用Anaconda环境，建议通过`conda install r-包名`优先尝试安装预编译版本。