R语言lm函数报错：object 'deaths' not found 求解

这个报错的核心原因是函数内部无法正确识别你传入的列名——你直接传deaths和cases时，R会尝试在函数的局部环境里找这两个独立对象，但它们其实是Rona_2020数据框里的列，自然找不到。结合moderndive包的使用习惯，给你两种实用的修复方案：

方案1：用整洁评估（Tidy Evaluation）直接传列名 #

这种方法最符合tidyverse风格，不需要加引号，用{{}}语法帮函数捕获传入的列名，让lm能在指定数据框里定位到对应列：

# 先确保加载了正确的包（注意是moderndive不是moderndrive）
library(moderndive)

score_model_Fxn <- function(y, x, data = Rona_2020){
  # 用{{}}包裹变量，告诉R去data里找对应的列
  score_mod <- lm({{y}} ~ {{x}}, data = data)
  Reg_Table <- get_regression_table(score_mod)
  # 不要用paste打印表格，直接输出更清晰
  cat("回归结果表格：\n")
  print(Reg_Table)
}

# 直接传列名调用即可
score_model_Fxn(deaths, cases)

方案2：传字符串形式的列名（更灵活） #

如果习惯用字符串指定列名（比如需要动态生成列名时），可以用reformulate()构造回归公式：

library(moderndive)

score_model_Fxn <- function(y_col, x_col, data = Rona_2020){
  # 用字符串构造y ~ x的公式
  reg_formula <- reformulate(x_col, response = y_col)
  score_mod <- lm(reg_formula, data = data)
  Reg_Table <- get_regression_table(score_mod)
  cat("回归结果表格：\n")
  print(Reg_Table)
}

# 调用时传带引号的列名字符串
score_model_Fxn("deaths", "cases")

为什么原来的代码会报错？ #

1. 你写的lm(y ~ x, data = Rona_2020)中，y和x是函数的参数，但R会把它们当作独立对象去查找，而不是Rona_2020里的列，所以提示找不到deaths；
2. 用paste()输出表格会把结构化的表格转换成混乱的字符串，完全失去可读性，改成直接print()表格才是正确做法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dezzy7model