安装 R、Rtools 与 RStudio

R 是一门面向统计计算和数据分析的开源语言。它自带 lm()、t.test() 等统计函数，也可以通过扩展包完成数据处理、可视化、机器学习和生物信息学分析。

查看图片R 语言

直接在 R Console 中工作并不方便管理脚本和图形输出。RStudio 是为 R 设计的集成开发环境（IDE），把编辑器、Console、工作区和输出集中在同一个窗口中：

左上：脚本编辑器，用于编写和保存代码；
左下：Console，用于即时运行代码；
右上：Environment 和 History；
右下：Plots、Files、Packages 和 Help。

查看图片RStudio 的四个面板

可以把 R 理解为发动机，把 RStudio 理解为驾驶舱。安装顺序是：R → Rtools → RStudio。

安装 R

打开 CRAN，根据操作系统选择 Windows、macOS 或 Linux。以下以 Windows 为例。

进入 Download R for Windows → base，下载 R 4.5.1 的安装程序 R-4.5.1-win.exe。

查看图片从 CRAN 下载 R

双击安装程序，选择安装语言并进入向导。

查看图片选择安装语言

查看图片R 安装向导

选择安装目录，例如 D:/R/R-4.5.1。

查看图片选择 R 安装目录

保留需要安装的组件。

查看图片选择 R 组件

继续使用默认启动选项。

查看图片R 启动选项

选择开始菜单文件夹和附加任务。

查看图片选择开始菜单文件夹

查看图片选择附加任务

安装完成后，可以从开始菜单启动 R。

查看图片Windows 开始菜单中的 R

安装 Rtools

Windows 用户安装 R 后，继续安装与 R 版本对应的 Rtools。它提供编译 R 扩展包所需的工具链。

回到 CRAN，进入 Windows 下载区域中的 Rtools 页面。

查看图片CRAN Windows 下载页面

查看图片Rtools 下载入口

选择 Rtools 4.5 installer。除非使用 ARM Windows 设备，否则不要选择 ARM 版本。

查看图片选择 Rtools 4.5 安装程序

下载后运行安装程序，使用默认目录 C:/rtools45。安装完成后，可以在 R Console 中检查：

install.packages("pkgbuild")
pkgbuild::find_rtools()

查看图片检查 Rtools 是否可用

返回 TRUE 表示 R 已经能够找到 Rtools。

安装 RStudio

前往 Posit 的 RStudio Desktop 下载页，点击 Download RStudio。

查看图片RStudio Desktop 下载页面

运行下载得到的 RStudio-2025.05.1-513.exe。

查看图片RStudio 安装向导

选择安装目录，例如 D:/RStudio/RStudio-2025.05.1-513。

查看图片选择 RStudio 安装目录

安装完成后，从开始菜单启动 RStudio。第一次启动时，选择刚才安装的 R 版本。

查看图片启动 RStudio

一台电脑可以同时安装多个 R 版本。后续需要切换时，打开 Tools → Global Options。

查看图片打开 RStudio Global Options

在 General → Basic → R Sessions 中找到当前 R version，点击 Change。

查看图片RStudio 中的 R version 设置

从已检测到的安装中选择目标版本，重启 RStudio 后生效。

查看图片选择 R 安装版本

常用 RStudio 快捷键

安装完成后，以下 Windows 快捷键覆盖最常见的编辑与运行操作：

操作	快捷键
运行当前行或选中代码	`Ctrl + Enter`
保存当前文件	`Ctrl + S`
查找 / 替换	`Ctrl + F` / `Ctrl + H`
注释或取消注释选中行	`Ctrl + Shift + C`
新建 R Script	`Ctrl + Shift + N`
放大 Source pane	`Ctrl + Shift + 1`
放大 Console pane	`Ctrl + Shift + 2`
清空 Console 显示	`Ctrl + L`
恢复四格 pane 布局	`Ctrl + Shift + Alt + 0`

Console 中使用 Ctrl + Up / Ctrl + Down 可以检索历史命令。若快捷键与操作系统或其他软件冲突，可以从 RStudio 菜单查看当前绑定。

恢复默认面板布局也可以使用菜单：

View → Panes → Restore Default Layout

清空 Console 只清除屏幕上的输出，不会删除 workspace 中的对象。对象与会话状态的管理在后续“R 会话、工作区与包库”章节中单独说明。

认识 R 版本号

R 的版本号采用 X.Y.Z 格式，例如 R 4.5.0。

Major version：4，代表主版本；变化较少，通常涉及语言或底层结构的大调整。
Minor version：5，代表次版本；用于功能增强、性能优化和新特性。
Patch version：0，代表修订版本；主要用于 bug 修复和小范围调整。

从 4.5.0 更新到 4.5.1 属于 patch 更新。安装新版本 R 后，旧版本可以继续保留，再由 RStudio 选择实际使用哪个版本。

R.version.string
R.home()

安装和加载扩展包

R package 是一组可以安装和复用的代码、帮助文档和数据。有些包还包含 C、C++ 或 Fortran 代码。

从 CRAN 安装包：

install.packages("ggplot2")

在当前会话加载包：

library(ggplot2)

常见包包括：

数据处理：dplyr、data.table；
可视化：ggplot2、ComplexHeatmap；
统计建模：survival、lme4；
科研分析：Seurat、DESeq2。

扩展包来自哪里

CRAN

CRAN 是 R 的主要包仓库，包含大多数通用的数据处理、绘图和建模包。install.packages() 默认从 CRAN 安装。

Bioconductor

Bioconductor 主要收录生物信息学和高通量数据分析包，例如 RNA-seq、基因组学和单细胞分析工具。

if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) {
  install.packages("BiocManager")
}

BiocManager::install("DESeq2")

GitHub

GitHub 上常见开发中版本和尚未进入 CRAN 的包，可以使用 remotes 或 devtools 安装：

install.packages("remotes")
remotes::install_github("rstudio/shiny")

install.packages("devtools")
devtools::install_github("hadley/ggplot2")

升级 R 时怎样处理包

先记录当前版本和环境：

R.version.string
sessionInfo()

升级 R 的核心步骤是安装新的 R 版本，再让 RStudio 指向新版本。旧版本可以暂时保留，便于确认项目能够在新环境中运行。

不要把旧版 R 的整个 package library 直接复制成新版 library 并假设一定兼容。部分 packages 包含针对具体 R 版本编译的代码，可靠做法是在新版本中从明确来源重新安装，并优先依据项目 lockfile 恢复依赖。

如果旧项目没有 lockfile，可以先导出已安装包清单作为参考：

old_packages <- installed.packages()[, c("Package", "Version", "LibPath")]
write.csv(old_packages, "installed-packages-before-r-update.csv", row.names = FALSE)

清单只能告诉你旧 library 里有什么，不能说明每个项目实际使用了哪些包，也不能完整保存 GitHub、本地源码或特定 repository snapshot。升级后应按项目需要重新安装，而不是无条件恢复所有历史包。

完成后重新运行：

R.version.string
.libPaths()
sessionInfo()

然后从干净会话运行关键分析，确认 package 加载、编译代码、图形设备和外部工具链均正常。Windows 上如果新 R 版本需要编译源码包，还应安装与之匹配的 Rtools。

01安装 R、Rtools 与 RStudio