我一眼就看到问题出在哪了——你的判断条件写反了，导致逻辑完全跑偏，直接触发了维度不匹配的错误！

先看你代码里的判断逻辑：

if(length(summary(foo[,i]==6))){
  x <- as.matrix(c(summary(foo[,i]), 0))
  rownames(x) <- c("Min.", "1st Qu.", "Median", "Mean", "3rd Qu.", "Max.", "NA's")
}else if(length(summary(foo[,i]==7))){
  x <- as.matrix(summary(foo[,i]))
  rownames(x) <- c("Min.", "1st Qu.", "Median", "Mean", "3rd Qu.", "Max.", "NA's")
}

这里的致命错误是：你把==6/==7放进了summary()的括号里！summary(foo[,i]==6)实际上是对向量每个元素是否等于6的逻辑值做统计，这个结果的长度永远是6（逻辑向量的summary只会返回6个统计项），所以你的if条件永远为真——不管原向量有没有NA值，都会执行第一个分支。

举个具体场景：如果原向量有NA值，它的summary长度是7，这时候你执行c(summary(foo[,i]), 0)就会得到8个元素，转成矩阵后是8行1列，但你设置的rownames只有7个，这就直接触发了dimnames(x) <- dn : length of 'dimnames' [1] not equal to array extent的错误。

修正后的代码 #

把判断条件改对：先获取原向量的summary，再判断它的长度：

x <- matrix(NA, nrow=7, ncol=1)
y <- NULL
for(i in 1:ncol(foo)){
  vec_summary <- summary(foo[,i])  # 先缓存当前向量的summary结果
  if(length(vec_summary) == 6){  # 无NA值，summary长度为6
    # 补充NA's对应的0，让总长度为7
    vec_summary <- c(vec_summary, `NA's` = 0)
  }
  # 转成矩阵并设置标准行名
  x <- as.matrix(vec_summary)
  rownames(x) <- c("Min.", "1st Qu.", "Median", "Mean", "3rd Qu.", "Max.", "NA's")
  y <- cbind(y, x)
  x <- matrix(NA, nrow=7, ncol=1)
}
# 给最终矩阵设置列名，对应原数据框的列
colnames(y) <- colnames(foo)

更简洁的优化方案 #

其实不用写for循环，用lapply批量处理更符合R的风格，也更不容易出错：

# 定义标准行名，确保顺序统一
standard_rows <- c("Min.", "1st Qu.", "Median", "Mean", "3rd Qu.", "Max.", "NA's")

# 批量处理每一列
summary_list <- lapply(foo, function(vec){
  s <- summary(vec)
  # 如果没有NA's项，补充0
  if(!("NA's" %in% names(s))){
    s <- c(s, `NA's` = 0)
  }
  # 按标准行名排序，保证顺序一致
  s[standard_rows]
})

# 把列表转成最终矩阵
y <- do.call(cbind, summary_list)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者J.Q