R特定日期绘图报错：07/02、07/03运行失败但07/01可正常生成图形

数据老陈

2026-10-2

报错原因

核心问题是你筛选后用于nls拟合的数据点数量不足，同时部分日期的样本数值特征容易导致拟合不收敛：
1. 你使用datas <- datas[dif:max(datas$Days, na.rm = TRUE),]对数据集切片：
  - 当dmda = "2021-07-01"时，dif = as.Date("2021-07-01") - as.Date("2021-06-28") +1 = 4，切片后剩余4个样本点，足够支撑二次函数（2个参数）的非线性最小二乘拟合
  - 当dmda = "2021-07-02"时，dif = 5，切片后剩余3个样本点，且3个点的Numbers值均为13，完全水平的数值分布会导致nls计算梯度时出现奇异矩阵，无法收敛
  - 当dmda = "2021-07-03"时，dif = 6，切片后仅剩余2个样本点，完全无法满足nls拟合的自由度要求
2. 你给nls设置的起始值list(b1 = 0,b2 = 0)也会加剧收敛失败的概率，和实际数据的数值区间差异过大。

修复方案

你可以根据需求选择以下任意一种修复方式：

方案1：调整切片逻辑，保留全量样本做拟合

如果你没有必须截断前N天数据的需求，直接删除datas <- datas[dif:max(datas$Days, na.rm = TRUE),]这一行即可，所有日期的样本都保留7个数据点，可正常完成拟合。

方案2：增加样本量判断逻辑，避免拟合报错

如果必须保留截断逻辑，可在拟合前增加判断，仅当样本量≥3时执行拟合，同时调整起始值和迭代参数降低收敛失败概率：

# 原有代码不变，在切片后替换原拟合绘图部分即可
if(nrow(datas) >=3) {
  mod <- nls(Numbers ~ b1*Days^2+b2,start = list(b1 = -0.1,b2 = 12), data = datas, control = nls.control(maxiter = 1000))
  new.data <- data.frame(Days = with(datas, seq(min(Days),max(Days),len = 45)))
  new.data <- rbind(0, new.data)
  lines(new.data$Days, predict(mod, newdata=new.data))
  points(0, coef(mod)[2], col="red", pch=19, cex=1.2, xpd=TRUE)
}