如下所示：
install.packages(‘xxx',repos=‘http://cran.us.r-project.org')
xxx 改为 ggplot2
补充：R包安装时，出现的错误解决合集
如下所示：
1.library(devtools)
#error:Error in get(genname, envir = envir) : object 'testthat_print' not found
#解决
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
install.packages("testthat")
2.install.packages()、BiocManager::install()、devtools::install_github()均安装失败
conda install r-devtools conda install r-hdf5r conda install r-sf
补充：R作图之ggplot2包
ggplot2使用的基本框架
下面逐一介绍
1.data
data是我们需要可视化的数据，在学习中，我们经常使用R语言自带的diamonds和flights数据源。在data框的范围我们也可以使用mapping(映射)，在data框范围使用的属性在后面镶嵌的图层中为默认属性。example
ggplot(data=mpg,mapping=aes(y=hwy,x=class))+ geom_point()
这里的geom_point图层默认继承ggplot中的属性。也就是说，我们可以通过ggplot设置默认的属性，后面镶嵌的图层设置自己独有特殊的属性。
2.geom_function
geom_function有很多种来满足我们不同的作图要求，我们有geom_point,geom_bar
geom_boxplot(箱型图)等,geom_function与mapping是一对，有geom_function必有mapping，mapping代表映射，将数据集的类分别映射到y轴和x轴，在mapping中，会默认的stat_count() y轴的值，如果我们不需要count的话，我们可以将stat设置为identity,这样就会得到y本身的值
example
library(tibble) tri<-tribble( ~a,~b, "bar_1",20, "bar_2",30, "bar_3",40 ) #set a to x,set b to y #stat需要改为identity ggplot(data=tri)+ geom_bar(mapping = aes(x=a,y=b),stat = "identity")
mapping=aes(x=,y=,color=,clarity(透明度)=)这些都是mapping的默认属性
注意，R中作图是图层的堆积，如果是选择做条形图的话，color无法给条形图附上颜色，必须用fill给条形图附上颜色
postion
postion是对条形图位置调整，有以上四种方法。
COORDINATE_FUNCTION
这部分是关于坐标的选取和变换，ggplot2默认的是笛卡尔坐标系，我们也可以使用极坐标系，用coord_polar()将笛卡尔坐标系转化为极坐标系
bar<-ggplot(data=diamonds)+ geom_bar(mapping = aes(x=cut,fill=cut),show.legend = F,width = 1) #不要标签+极坐标 bar+labs(x=NULL,y=NULL)+coord_polar()
坐标函数
下面是关于如何形成百分比的例子
ggplot(data=diamonds)+ geom_bar(mapping = aes(x=cut,y=..prop..))
将映射的y轴属性设置为prop（百分比）即可，然后结果显示的每个组别的百分比都是100%，这是怎么回事呢？
分析cut
> unique(diamonds$cut) [1] Ideal Premium Good Very Good [5] Fair 5 Levels: Fair < Good < ... < Ideal
cut是因子，在映射到x轴时，R语言自动将其分为5个组，自然每个组的百分比都为1了。
然后我们只需要把group属性设置为1即可
ggplot(data=diamonds)+ geom_bar(mapping = aes(x=cut,y=..prop..,group=1))
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。