Un utilisateur qui a récemment terminé mon cours Getting Started with R m’a envoyé un e-mail pour poser une question commune à ceux qui débutent avec R :

Comment gardez-vous votre logiciel R à jour ? Pour autant que je sache, il n’y a pas de mises à jour automatiques pour R, RStudio et les packages. Et comme les mises à jour sont assez fréquentes, il est très compliqué de vérifier toutes les quelques semaines (voire quelques jours) s’il existe de nouvelles versions disponibles.

C’est le genre de chose que les utilisateurs expérimentés de R ont souvent intériorisé au point qu’ils oublient souvent d’articuler les étapes aux nouveaux arrivants. Ce n’est peut-être pas surprenant: contrairement à d’autres logiciels, le processus de mise à jour des packages RStudio, R et R, et ce n’est pas simple. Alors, prenons chacun d’eux à tour de rôle.

Comment mettre à jour RStudio

Vous pouvez mettre à jour RStudio en visitant la page de téléchargement sur le site Web de RStudio. Trouvez la dernière version de votre système d’exploitation, téléchargez-la, installez-la et elle écrasera votre version actuelle.

Certaines personnes aiment exécuter les « quotidiens » de RStudio, qui sont des compilations quotidiennes du dernier code de RStudio. Bien qu’un gros avertissement indique qu’ils ne sont peut-être pas stables, ils montrent sur quoi l’équipe RStudio travaille. Les gens sont actuellement très excités de voir les parenthèses arc-en-ciel arriver dans une future version de RStudio (en plus d’être jolies, cela facilite beaucoup la correspondance entre parenthèses ouvertes et fermées).

Comment mettre à Jour R

la façon La plus simple de mettre à jour R est tout simplement de télécharger la version la plus récente. Installez-le, et il écrasera votre version actuelle. Il existe également des paquets pour effectuer la mise à jour : updateR pour Mac, et installr pour Windows. Quelle que soit la méthode que vous utilisez, pour la plupart des gens, le défi ne vient pas de la mise à jour de R, mais de ce qui en résulte.

Comment mettre à jour les paquets R

Lorsque vous mettez à jour R, le plus grand défi est que votre bibliothèque personnelle de paquets ne fonctionne plus. Lorsque j’ai mis à niveau vers R 4.0, tous les paquets que j’avais téléchargés lors de l’utilisation de la version 3.61 n’étaient plus reconnus. Il existe plusieurs approches pour y faire face:

Certaines personnes suggèrent de copier votre ancienne bibliothèque personnelle dans un nouvel emplacement et de s’assurer que la nouvelle version de R la reconnaît (d’autres prennent le point de vue inverse, disant qu’une nouvelle version de R est le bon moment pour commencer avec une table rase et installer uniquement les paquets dont vous avez besoin pour aller de l’avant).

D’autres vous pointent vers les paquets updateR et installr, qui ont chacun des fonctions pour copier vos paquets existants dans votre nouvelle version de R.

Colin Gillespie et Robin Lovelace ont un chapitre sur la mise à jour de tout dans leur livre Efficient R Programming. Et le chapitre 8 de Ce qu’Ils ont oublié de vous apprendre Sur R de Jenny Bryan et Jim Hester a quelque chose de similaire.

Que Dois-Je Faire ?

Je me suis peut-être un peu éloigné de la question d’origine parce que l’utilisateur me demandait comment je gérais la mise à jour de mes outils. Voici mon approche:

Je mets à niveau RStudio chaque fois que j’entends parler de quelque chose de nouveau et d’excitant dans la version la plus récente (vous feriez mieux de croire que je suis excité par les parenthèses arc-en-ciel).

Je mets à jour R plusieurs semaines après la sortie d’une nouvelle version. Je n’aime pas être un cobaye au cas où il y aurait des problèmes, alors je laisse les autres les trouver et les mettre à jour une fois qu’ils sont corrigés.

Je mets à jour les paquets assez souvent (probablement tous les quelques jours). Cela se produit principalement parce qu’on me demande si je veux le faire lors de l’utilisation de la fonction install_github() du package remotes pour installer un package qui n’est pas sur CRAN mais sur GitHub.

Si je ne mets pas à jour les paquets via cette fonction, j’utilise l’onglet paquets dans RStudio. Je clique sur le bouton Mettre à jour, qui me montre quels paquets doivent être mis à jour, puis je les mets tous à jour.

Les inconvénients de la mise à jour

Mettre à jour RStudio, R et vos paquets est, pour la plupart du temps, indolore une fois que vous savez quoi faire. Mais il y a quelques inconvénients à garder à l’esprit. En plus de devoir sauter à travers des cerceaux pour utiliser vos anciens paquets sur une nouvelle installation de R, la mise à jour des paquets R peut également gâcher une partie de votre ancien code. Pour être clair, cela n’arrive pas souvent car les développeurs font de leur mieux pour éviter de casser les changements. Mais, parfois, le développement de paquets améliorés conduit à des versions de code qui reposent sur des versions plus anciennes de paquets à casser.

Heureusement, il existe une solution pour cela : le paquet renv. Bien que je n’aie pas utilisé ce paquet moi-même, il semble très utile. Il conserve essentiellement des copies de vos paquets R tels qu’ils existaient lorsque vous avez écrit votre code d’origine. Donc, si vous utilisiez dplyr 0.8.5 pour écrire du code pour analyse en mars 2020, vous n’avez pas à vous inquiéter que les modifications apportées à ce package à l’avenir rendront votre code inutilisable aujourd’hui si vous avez mis à jour vers dplyr1.0.

Conclusion

Garder RStudio, R et vos paquets à jour peut sembler pénible, mais une fois que vous savez comment le faire, ce n’est pas si difficile. Avec les packages en particulier, les avantages de la mise à jour sont importants : vous avez accès aux dernières fonctions pour vous faciliter la vie. Par exemple, beaucoup ont trouvé que l’ajout de fonctions pivotantes dans une version récente du package tidyr a été une amélioration drastique de mon expérience R.

Travaillez avec R assez longtemps et finalement vous constaterez que vous êtes devenu un utilisateur expérimenté avec des packages toujours à jour. Sachant que vous disposez des outils les plus à jour, vous pouvez vous concentrer là où cela devrait être: sur l’utilisation de R pour faire un travail incroyable!