在R中调用boxcox函数时出现closure类型对象子集化错误

我编写了一段简单的R代码：

library(MASS)
library(tidyverse)

df <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/stedy/Machine-Learning-with-R-datasets/master/insurance.csv")

b <- boxcox(lm(df$charges ~ 1))

运行时出现如下错误：

Error in df$charges : 类型为'closure'的对象不可子集化

单独调用lm(df$charges ~ 1)能正常运行，还可以用summary查看结果，但将其传入boxcox函数以选择lambda时却触发了该错误。

问题出在lm的调用方式：当你直接用df$charges ~ 1作为公式时，lm只是把df$charges当成独立向量传入，没有将df关联为模型的数据源。而MASS::boxcox处理线性模型时，会重新解析公式并获取数据，此时它会在自身执行环境中查找df，但这个df被识别为base包中的df()密度函数（属于closure类型），而非你定义的数据框，因此触发错误。

修改lm的调用方式，通过data参数指定数据源，让公式直接引用数据框的列名，这样boxcox就能正确识别数据：

library(MASS)
library(tidyverse)

df <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/stedy/Machine-Learning-with-R-datasets/master/insurance.csv")

# 指定data参数，公式使用列名而非直接引用向量
model <- lm(charges ~ 1, data = df)
b <- boxcox(model)

也可以直接在一行内完成：

b <- boxcox(lm(charges ~ 1, data = df))

这样修改后，lm会把df作为模型的数据源记录下来，boxcox处理时就能正确找到数据框df，不会和base包的df()函数混淆，从而正常执行lambda选择操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Norhther