无法在木星笔记本中加载processR包的“Jupyter 1”功能

Question

我对整个R编程非常陌生，并试图遵循本教程，其中model1函数用于查找三个变量之间的AndrewF.Hayes相关性。如本教程所示，我安装了包：

1. install.packages("devtools")
2. install.packages("processR")
3. devtools::install_github("markhwhiteii/processr")

我还遵循了以下步骤：

set.seed(1839)
var1 <- rnorm(100)
cond <- rbinom(100, 1, .5)
var2 <- var1 * cond + rnorm(100)
df3 <- data.frame(var1, var2, cond)
head(df3)

相应地。但是，在运行时：

mod1result <- model1(iv = "var1", dv = "var2", mod = "cond", data = df3)

我得到了错误消息：

Model1中的错误(iv= "var1"，dv = "var2"，mod = "cond"，data = df3)：未能找到函数"model1“跟踪：

和奔跑

mod1result <- processr::model1(iv = "var1", dv = "var2", mod = "cond", data = df3)

loadNamespace中的错误(名称)：没有名为“processr”的包：

奇怪的是，同样的代码昨天起作用了，现在没有了。如果你能帮助我理解出什么问题以及我如何解决它，我将不胜感激。

P.S.1.我不知道.libPaths()是什么，但出于某种原因，它在我的mac上返回两条路径：

• /usr/local/lib/R/3.6/site-library
• /usr/local/Cellar/r/3.6.2/lib/R/library

这是否意味着我有两个R装置，这是造成上述问题的主要原因？

P.S.2.好的。这似乎是木星的错，因为在终端机上一切都很正常。

P.S.3.似乎正在航站楼工作：

• sudo r
• devtools::install_github("markhwhiteii/processr")
• library(processr)注意到processr中的小写r

P.S.4.，我不确定这是不是朱庇特的错。

P.S.5. --我也尝试在上安装软件包。更糟的是。我无法通过这个问题：

错误:未能从GitHub安装“processr”：(从警告中转换)无法删除先前安装的软件包“摘要”

我认为解决这个问题的关键可能是理解这些包之间的区别：

• install.packages("processR")
• devtools::install_github("markhwhiteii/processr")
• devtools::install_github("cardiomoon/processR")

Answer 1

好的，经过几个小时的尝试和错误，我想我有一个混乱的解决办法，但不是一个解决办法！

• 在一个终端上运行sudo r
• 在另一个程序中运行jupyter notebook并打开一个R笔记本(我想您已经安装了内核)
• 现在您应该了解devtools::install_github("markhwhiteii/processr")和install.packages("processR")是两个不同的包，每次在木星笔记本中重新启动内核时都会安装这两个包。
• 首先在R终端安装devtools::install_github("markhwhiteii/processr")
• 现在，在木星方面，您应该能够library(processr)并运行processr::model1。
• 接下来，在R终端上安装install.packages("processR")
• 现在导入library(processR)
• 现在您应该能够运行诸如pmacroModel等功能。

基本上，您需要processr和processR！

顺便说一句，同样的问题是R终端。您必须以sudo的形式运行，并按照上述步骤操作所有操作！

Answer 2

从您引用的教程页面中，以下列方式安装processr (而不是processR)：

# Run this if devtools isn't installed.
# install.packages("devtools")

# Run to install "processr"
devtools::install_github("markhwhiteii/processr")

在成功完成之后，将定义processr::model1。

在本文中运行代码时，它会产生一个结果：

set.seed(1839)
var1 <- rnorm(100)
cond <- rbinom(100, 1, .5)
var2 <- var1 * cond + rnorm(100)
df3 <- data.frame(var1, var2, cond)
head(df3)

mod1result <- processr::model1(iv = "var1", dv = "var2", mod = "cond", data = df3)

mod1result
## # A tibble: 6 x 5
##   term          estimate std.error statistic       p.value
##   <chr>            <dbl>     <dbl>     <dbl>         <dbl>
## 1 intercept       0.133      0.146     0.916 0.362        
## 2 var1            0.0696     0.156     0.445 0.657        
## 3 cond           -0.173      0.200    -0.865 0.389        
## 4 interaction     0.854      0.213     4.01  0.000118     
## 5 when cond = 0   0.0696     0.156     0.445 0.657        
## 6 when cond = 1   0.924      0.144     6.40  0.00000000577