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简介：
R 语言本身没有像 Python 那样的“虚拟环境”机制，但 R 提供了非常强大的 包管理 + 项目隔离 + 环境快照 方案，可以实现 “一次安装，永久使用，项目独立，不重复下载” 的目标。

目录：

方案一：使用 Conda 管理 R 环境（适合 Python + R 混合用户）

方案二：R + RStudio + 项目（Project） + .libPaths() 自定义库路径

方案一：使用 Conda 管理 R 环境（适合 Python + R 混合用户）
使用anaconda的优势是像python一样可以在其它IDE上运行该环境(包括像现在很火的AI IDE像cursor，TRAE等等)，非常便捷

方案1：使用Anaconda下载Rstdio:

方案2：使用jupter notebook创建R虚拟环境启用R内核
情况1：如果你电脑上已经下载好R了：
参考这篇文章：

如何在Jupyter Notebook里添加R核的详细步骤-CSDN博客

情况2：如果电脑内还没有下载R：
参考这篇文章：

使用Anaconda管理R语言环境，并使用Jupyter Notebook编写R语言_anaconda r-CSDN博客

方案3：使用Radian
1.首先下载R语言，确定好版本

2.配置环境变量

3.创建项目

4.创建环境，这样的话即使你下次再用其它编译器也不用重新下载Raidan，不过需要的R包要重新下载

5.下载R语言插件

4.下载Radian，通过python构建R的必要插件

方案二：R + RStudio + 项目（Project） + .libPaths() 自定义库路径
方法 1：为每个项目创建独立的 R 包库（推荐）
你可以为每个 R 项目创建一个专属的 包安装目录（比如 project_name/R_packages），这样：

包不会混在一起
换电脑时可以复制整个项目 + 包
不需要重复安装
在你的项目文件夹中创建一个包目录，例如：

my_project/
├── R_packages/ ← 专门放 R 包
├── data/
└── analysis.R
在 analysis.R 开头设置自定义包路径：

设置项目专属的包库路径

project_lib <- file.path("R_packages")
dir.create(project_lib, showWarnings = FALSE)

将该路径加入搜索列表

.libPaths(c(project_lib, .libPaths()))

查看当前包库路径

.libPaths()
安装包时就会自动装到 R_packages 文件夹中：

install.packages("dplyr") # 会自动装进 R_packages/
install.packages("readxl")
下次打开项目时，先运行上面的代码，就能直接加载：

library(dplyr)
方法 2：使用 renv（R 的“虚拟环境”神器，强烈推荐！）
renv 是 R 官方推荐的包管理工具，功能类似 Python 的 pip + virtualenv + requirements.txt。

它能：

自动记录项目依赖
快照当前包版本
在新环境一键恢复
避免“在我电脑上能跑”的问题
安装和使用 renv

install.packages("renv")
在项目根目录初始化 renv

打开 R，进入你的项目目录：

进入项目目录

setwd("C:/Users/86182/Desktop/my_project")

初始化 renv

renv::init()
它会：

创建 renv/ 文件夹（存放包）
生成 renv.lock（记录所有包版本）
安装你需要的包

install.packages("dplyr")
install.packages("readxl")
这些包会被安装到 renv/library/ 中，不会影响全局 R 环境。

下次打开项目时自动恢复环境

只需运行

renv::restore()
它会根据 renv.lock 自动安装所有依赖包，版本完全一致！

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renv 分为两部分：

部分 说明

1. renv 包（全局安装） 安装在你的 R 全局库 中，所有项目都能调用它
2. renv 环境（每个项目独立） 每个项目用自己的 renv.lock 和 renv/library，互不干扰
   优点：

真正实现“项目隔离”

可复现、可分享

类似 Python 的 requirements.txt

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