调用feols进行回归时如何处理变量名中的特殊字符？

R的公式语法规定，包含特殊符号（短横线、&、空格等）、数字开头的非标准变量名，必须用反引号（`）包裹才能被正确识别，你此前的两种方案均未对变量名做特殊包裹处理，因此解析失败。

方案1：修改字符串拼接逻辑（简单直观） #

构造公式字符串时，主动给传入的变量名加上反引号包裹即可：

estimation_fun <- function(col1, col2, df) {
  # 变量名两侧加反引号适配非标准命名
  fml <- as.formula(sprintf("`%s` ~ `%s` | Card + Date", col1, col2))
  regression <- feols(fml, data = df)
  est <- tidy(regression)$estimate
  se <- tidy(regression)$std.error
  return(list(estimate = est, std.error = se))
}

测试运行estimation_fun("A-A","B B",data)即可正常返回结果。

方案2：使用fixest原生xpd函数构造公式（更推荐） #

fixest自带的xpd()函数是专门用于动态构造回归公式的工具，会自动处理非标准变量名，无需手动处理转义，稳定性更高：

estimation_fun <- function(lhs, rhs, df) {
  # xpd自动映射传入的变量名，兼容特殊字符
  fml <- xpd(lhs_col ~ rhs_col | Card + Date, lhs_col = lhs, rhs_col = rhs)
  regression <- feols(fml, data = df)
  est <- tidy(regression)$estimate
  se <- tidy(regression)$std.error
  return(list(estimate = est, std.error = se))
}

如果需要批量运行多组回归，直接将变量名组合放入循环或者lapply遍历调用该函数即可，完全不需要修改原始数据集的列名。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nick