R语言cor()函数报错‘AgeGroup_30_to_34未找到’求助

报错的核心是管道中cor()的调用方式错误：

• 管道最后传递给cor()的是过滤后的完整数据集（数据框），但你写的cor(Sunshine_in_hours, AgeGroup_30_to_34)会把Sunshine_in_hours作为cor()的第一个参数x，然后R会去全局环境寻找AgeGroup_30_to_34这个独立对象，而非数据框中的列，因此触发找不到对象的错误。

提供三种可行的修改方式，任选其一即可：

方式1：用dplyr::summarize()计算（推荐，符合管道风格） #

将最后一步的cor()替换为summarize()，在summarize()内部可以直接引用数据框的列：

Combined <- inner_join(covidS, weatherS, by = 'Date')%>%
  mutate(Date = mdy(Date),
         Year = year(Date),
         Month = month(Date),
         Day = day(Date))%>%
  select(Date, Year, Month, AgeGroup_30_to_34, Sunshine_in_hours, City)%>%
  filter(City == 'Melbourne')%>%
  summarize(correlation = cor(Sunshine_in_hours, AgeGroup_30_to_34, use = "complete.obs"))

• 加上use = "complete.obs"是为了自动忽略缺失值，避免因缺失值导致的额外报错。

方式2：用with()包裹cor() #

利用with()在数据框的环境中查找变量，适配管道传递的数据框：

Combined <- inner_join(covidS, weatherS, by = 'Date')%>%
  mutate(Date = mdy(Date),
         Year = year(Date),
         Month = month(Date),
         Day = day(Date))%>%
  select(Date, Year, Month, AgeGroup_30_to_34, Sunshine_in_hours, City)%>%
  filter(City == 'Melbourne')%>%
  with(cor(Sunshine_in_hours, AgeGroup_30_to_34, use = "complete.obs"))

方式3：拆分管道，单独计算相关性 #

先完成数据预处理并赋值给Combined，再单独调用cor()：

Combined <- inner_join(covidS, weatherS, by = 'Date')%>%
  mutate(Date = mdy(Date),
         Year = year(Date),
         Month = month(Date),
         Day = day(Date))%>%
  select(Date, Year, Month, AgeGroup_30_to_34, Sunshine_in_hours, City)%>%
  filter(City == 'Melbourne')

# 单独计算相关性
correlation <- cor(Combined$Sunshine_in_hours, Combined$AgeGroup_30_to_34, use = "complete.obs")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jase C