r - lm.fit(x, y, offset = offset, Single.ok = Single.ok, ...) 中的错误 0 个非 na 情况

Question

我已经检查过有关此问题的其他问题，但由于问题似乎非常具体，因此它们没有帮助。

我有一个像这样的数据框(这只是一个简单的示例，下面提供了来自 dput() 的示例数据):

year species abundance site county
2005 A       2         SH1  Göttingen
2006 A       0         SH1  Göttingen
2007 A       NA        SH1  Göttingen
2008 A       2         SH1  Göttingen
2009 A       NA        SH1  Göttingen
2010 A       2         SH1  Göttingen
2011 A       NA        SH1  Göttingen
2005 B       2         SH1  Göttingen
2006 B       0         SH1  Göttingen
2007 B       NA        SH1  Göttingen
2008 B       2         SH1  Göttingen
2009 B       NA        SH1  Göttingen
2010 B       2         SH1  Göttingen
2011 B       NA        SH1  Göttingen
2005 A       2         SH1  Göttingen
2006 A       0         SH1  Göttingen
2007 A       NA        SH1  Göttingen
2008 A       2         SH1  Göttingen
2009 A       NA        SH1  Göttingen
2010 A       2         SH1  Göttingen
2011 A       NA        SH1  Göttingen
2005 A       2         SH2  Göttingen
2006 A       0         SH2  Göttingen
2007 A       NA        SH2  Göttingen
2008 A       2         SH2  Göttingen
2009 A       NA        SH2  Göttingen
2010 A       2         SH2  Göttingen
2011 A       NA        SH2  Göttingen

它包含 2005-2011 年每年每个县几个不同地点(400 多个县的 1500 多个地点)的 11 个物种的丰度。对于每个地点、每个县、每年，所有物种都已计算在内，因此每年要么有一个 NA，要么有一个丰度数。每个县的站点数量各不相同。

我想运行以下循环将丰度放入几列中:它应该创建一个线性模型来计算这些年来的人口趋势并将输出放入附加行中。最后，我希望了解多年来每个网站上每个物种的趋势:

alldata_lm$slope_abundance_plot <- NA
alldata_lm$p_slope_abundance_plot <- NA

species <- unique(alldata_lm$species)
sites <- unique(alldata_lm$site)

for (i in (1:length(species))) {
  for (k in(1:length(sites))) {        
    print(c(i,k))
    lm1 <-  lm(abundance ~ year, data = alldata_lm[alldata_lm$species == species[i] & alldata_lm$site == sites[k],], na.action=na.omit)
    alldata_lm$slope_abundance_plot[alldata_lm$species == species[i] & alldata_lm$site == sites[k]] <- coefficients(lm1)[2]
    if (nrow(coef(summary(lm1)))>1){ alldata_lm$p_slope_abundance_plot[alldata_lm$species == species[i] & alldata_lm$site == sites[k]] <- coef(summary(lm1))[2,4]}
  }  
}

但是，当我这样做时，它会返回以下错误:

Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) : 
  alle Fälle NA

相同的循环可以与非常相似的数据帧完美配合，唯一的区别是当前数据帧包含更多的 NA。

在运行循环之前删除 NA 没有帮助。无论丰度列中是否有 NA，我都会收到错误消息。我认为该错误可能发生在其他地方。年份列从不包含任何缺失值。

我非常感谢任何帮助!谢谢

示例数据

 structure(list(site = structure(c(700L, 700L, 700L, 700L, 700L, 
700L, 700L), .Label = c("bb1", "bb100", "bb101", "bb104", "bb107", 
"bb108", "bb109", "bb11", "bb111", "bb113", "bb115", "bb116", 
"bb117", "bb118", "bb119", "bb120", "bb121", "bb122", "bb123", 
"bb124", "bb125", "bb126", "bb127", "bb129", "bb130", "bb131", 
"bb132", "bb134", "bb135", "bb138", "bb139", "bb14", "bb140", 
"bb143", "bb147", "bb15", "bb150", "bb152", "bb154", "bb155", 
"bb156", "bb157", "bb158", "bb159", "bb163", "bb164", "bb166", 
"bb167", "bb169", "bb170", "bb171", "bb172", "bb173", "bb174", 
"bb175", "bb176", "bb177", "bb178", "bb179", "bb180", "bb181", 
"bb183", "bb186", "bb187", "bb188", "bb19", "bb191", "bb192", 
"bb193", "bb194", "bb197", "bb198", "bb199", "bb20", "bb200", 
"bb201", "bb202", "bb203", "bb204", "bb205", "bb207", "bb208", 
"bb209", "bb21", "bb210", "bb211", "bb212", "bb213", "bb215", 
"bb216", "bb217", "bb218", "bb219", "bb220", "bb221", "bb224", 
"bb225", "bb228", "bb23", "bb230", "bb232", "bb234", "bb237", 
"bb239", "bb242", "bb27", "bb32", "bb35", "bb37", "bb38", "bb39", 
"bb4", "bb40", "bb41", "bb47", "bb49", "bb53", "bb55", "bb58", 
"bb59", "bb6", "bb60", "bb63", "bb65", "bb66", "bb7", "bb70", 
"bb72", "bb73", "bb76", "bb77", "bb79", "bb8", "bb80", "bb81", 
"bb82", "bb84", "bb85", "bb87", "bb89", "bb9", "bb90", "bb91", 
"bb92", "bb93", "bb94", "bb96", "bb97", "bb98", "be14", "be15", 
"be17", "be30", "bw10", "bw100", "bw104", "bw108", "bw111", "bw112", 
"bw12", "bw120", "bw124", "bw126", "bw13", "bw144", "bw146", 
"bw175", "bw183", "bw192", "bw193", "bw198", "bw199", "bw200", 
"bw202", "bw208", "bw210", "bw211", "bw213", "bw215", "bw219", 
"bw225", "bw226", "bw229", "bw236", "bw243", "bw257", "bw262", 
"bw266", "bw268", "bw283", "bw294", "bw3", "bw30", "bw307", "bw326", 
"bw327", "bw338", "bw339", "bw341", "bw35", "bw36", "bw360", 
"bw368", "bw380", "bw381", "bw397", "bw405", "bw42", "bw53", 
"bw58", "bw6", "bw7", "bw84", "bw89", "bw91", "bw92", "bw96", 
"bw97", "by10", "by103", "by109", "by11", "by110", "by111", "by112", 
"by113", "by114", "by115", "by116", "by117", "by118", "by120", 
"by122", "by125", "by126", "by127", "by128", "by129", "by130", 
"by134", "by137", "by14", "by142", "by144", "by146", "by147", 
"by150", "by151", "by152", "by153", "by154", "by155", "by156", 
"by157", "by158", "by159", "by163", "by164", "by166", "by167", 
"by169", "by170", "by171", "by173", "by175", "by176", "by177", 
"by178", "by18", "by180", "by182", "by186", "by187", "by188", 
"by19", "by192", "by193", "by194", "by197", "by200", "by203", 
"by205", "by210", "by212", "by215", "by22", "by222", "by223", 
"by225", "by226", "by229", "by230", "by231", "by233", "by234", 
"by236", "by238", "by239", "by24", "by240", "by241", "by242", 
"by243", "by247", "by248", "by25", "by250", "by251", "by255", 
"by257", "by267", "by268", "by271", "by272", "by274", "by275", 
"by278", "by279", "by28", "by280", "by283", "by284", "by285", 
"by286", "by287", "by289", "by29", "by290", "by291", "by292", 
"by293", "by294", "by295", "by298", "by30", "by303", "by305", 
"by307", "by308", "by310", "by32", "by321", "by322", "by323", 
"by324", "by326", "by331", "by333", "by334", "by337", "by34", 
"by341", "by346", "by347", "by350", "by352", "by356", "by357", 
"by36", "by368", "by37", "by370", "by376", "by378", "by39", "by4", 
"by40", "by41", "by43", "by451", "by452", "by47", "by5", "by52", 
"by53", "by56", "by63", "by64", "by65", "by66", "by67", "by68", 
"by69", "by7", "by72", "by74", "by76", "by79", "by8", "by80", 
"by87", "by88", "by89", "by90", "by91", "by92", "by96", "by97", 
"by98", "hb16", "hb17", "hb18", "hb21", "hb30", "hb5", "hb6", 
"hb7", "hb9", "he100", "he103", "he106", "he107", "he108", "he109", 
"he110", "he111", "he113", "he114", "he115", "he116", "he119", 
"he120", "he122", "he124", "he13", "he130", "he137", "he14", 
"he144", "he145", "he150", "he154", "he18", "he37", "he42", "he46", 
"he47", "he51", "he52", "he66", "he68", "he7", "he70", "he72", 
"he73", "he75", "he82", "he83", "he84", "he85", "he89", "he9", 
"he91", "he93", "he94", "he96", "he97", "hh10", "hh28", "hh29", 
"hh30", "hh41", "hh44", "mv108", "mv109", "mv110", "mv122", "mv124", 
"mv125", "mv126", "mv141", "mv143", "mv15", "mv153", "mv156", 
"mv160", "mv17", "mv24", "mv29", "mv40", "mv41", "mv50", "mv55", 
"mv61", "mv63", "mv76", "mv82", "ni10", "ni100", "ni101", "ni102", 
"ni11", "ni110", "ni111", "ni119", "ni122", "ni125", "ni126", 
"ni13", "ni131", "ni134", "ni135", "ni136", "ni138", "ni14", 
"ni142", "ni146", "ni147", "ni149", "ni15", "ni150", "ni152", 
"ni162", "ni163", "ni166", "ni167", "ni168", "ni169", "ni170", 
"ni171", "ni172", "ni175", "ni182", "ni187", "ni188", "ni189", 
"ni191", "ni192", "ni193", "ni198", "ni2", "ni20", "ni206", "ni215", 
"ni218", "ni225", "ni226", "ni227", "ni231", "ni236", "ni239", 
"ni240", "ni241", "ni242", "ni243", "ni244", "ni246", "ni252", 
"ni257", "ni26", "ni260", "ni263", "ni272", "ni274", "ni282", 
"ni286", "ni290", "ni291", "ni297", "ni298", "ni299", "ni3", 
"ni303", "ni32", "ni34", "ni37", "ni38", "ni39", "ni4", "ni40", 
"ni41", "ni43", "ni45", "ni453", "ni455", "ni46", "ni47", "ni49", 
"ni50", "ni52", "ni55", "ni6", "ni61", "ni63", "ni66", "ni68", 
"ni71", "ni72", "ni73", "ni76", "ni77", "ni85", "ni87", "ni88", 
"ni89", "ni90", "ni91", "ni92", "ni93", "ni95", "ni97", "nw10", 
"nw108", "nw110", "nw112", "nw126", "nw13", "nw130", "nw140", 
"nw142", "nw143", "nw149", "nw154", "nw156", "nw173", "nw182", 
"nw20", "nw25", "nw38", "nw41", "nw5", "nw50", "nw52", "nw53", 
"nw54", "nw55", "nw6", "nw60", "nw63", "nw7", "nw72", "nw73", 
"nw74", "nw84", "nw86", "nw92", "rp101", "rp102", "rp103", "rp106", 
"rp108", "rp109", "rp116", "rp117", "rp120", "rp130", "rp131", 
"rp139", "rp140", "rp143", "rp144", "rp146", "rp21", "rp22", 
"rp23", "rp24", "rp36", "rp4", "rp84", "rp94", "rp99", "sh100", 
"sh101", "sh102", "sh103", "sh106", "sh109", "sh11", "sh111", 
"sh112", "sh117", "sh12", "sh121", "sh123", "sh125", "sh128", 
"sh130", "sh132", "sh14", "sh140", "sh17", "sh18", "sh19", "sh20", 
"sh25", "sh26", "sh27", "sh30", "sh33", "sh34", "sh35", "sh36", 
"sh37", "sh39", "sh42", "sh43", "sh44", "sh45", "sh46", "sh47", 
"sh51", "sh52", "sh54", "sh55", "sh58", "sh59", "sh60", "sh61", 
"sh62", "sh63", "sh65", "sh66", "sh67", "sh69", "sh70", "sh71", 
"sh72", "sh73", "sh74", "sh75", "sh76", "sh78", "sh79", "sh8", 
"sh84", "sh86", "sh88", "sh89", "sh91", "sh93", "sh95", "sh96", 
"sh98", "sh99", "sn104", "sn112", "sn117", "sn120", "sn123", 
"sn131", "sn141", "sn144", "sn145", "sn15", "sn151", "sn158", 
"sn159", "sn16", "sn162", "sn164", "sn165", "sn167", "sn18", 
"sn25", "sn27", "sn28", "sn30", "sn35", "sn40", "sn44", "sn45", 
"sn5", "sn56", "sn69", "sn7", "sn72", "sn74", "sn79", "sn83", 
"sn87", "sn89", "sn9", "sn91", "sn92", "sn93", "sn99", "st1", 
"st100", "st101", "st103", "st105", "st107", "st108", "st109", 
"st11", "st110", "st111", "st112", "st113", "st114", "st115", 
"st116", "st118", "st119", "st120", "st121", "st125", "st126", 
"st127", "st13", "st130", "st134", "st135", "st137", "st139", 
"st140", "st141", "st143", "st144", "st145", "st146", "st147", 
"st148", "st150", "st151", "st153", "st158", "st159", "st160", 
"st162", "st166", "st21", "st24", "st25", "st26", "st27", "st28", 
"st30", "st33", "st34", "st4", "st43", "st47", "st49", "st50", 
"st55", "st56", "st57", "st59", "st60", "st61", "st64", "st69", 
"st70", "st72", "st75", "st77", "st79", "st84", "st87", "st88", 
"st91", "st92", "st97", "st98", "st99", "th100", "th103", "th104", 
"th105", "th112", "th118", "th121", "th123", "th15", "th16", 
"th18", "th19", "th20", "th22", "th26", "th27", "th31", "th32", 
"th36", "th39", "th4", "th40", "th44", "th45", "th49", "th50", 
"th51", "th52", "th55", "th56", "th58", "th59", "th60", "th61", 
"th63", "th64", "th73", "th76", "th8", "th81", "th83", "th85", 
"th91", "th94", "th95", "th96", "th98", "th99"), class = "factor"), 
    year = 2005:2011, species = structure(c(8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 
    8L, 8L), .Label = c("common linnet", "common whitethroat", 
    "corn bunting", "eurasian skylark", "northern lapwing", "red-backed shrike", 
    "tree sparrow", "western yellow wagtail", "whinchat", "woodlark", 
    "yellowhammer"), class = "factor"), abundance = c(NA_integer_, 
    NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, 
    NA_integer_), county = structure(c(48L, 48L, 48L, 48L, 48L, 
    48L, 48L), .Label = c("Aichach-Friedberg, Landkreis", "Alb-Donau-Kreis", 
    "Altmarkkreis Salzwedel", "Alzey-Worms, Landkreis", "Amberg-Sulzbach, Landkreis", 
    "Ammerland, Landkreis", "Anhalt-Bitterfeld, Landkreis", "Ansbach, Landkreis", 
    "Aschaffenburg, Landkreis", "Augsburg, Landkreis", "Aurich, Landkreis", 
    "Böblingen, Landkreis", "Börde, Landkreis", "Bad Dürkheim, Landkreis", 
    "Bad Kissingen, Landkreis", "Bad Kreuznach, Landkreis", "Bad Tölz-Wolfratshausen, Landkreis", 
    "Barnim, Landkreis", "Bautzen, Landkreis", "Bayreuth", "Bayreuth, Landkreis", 
    "Bergstraße, Landkreis", "Berlin", "Biberach, Landkreis", 
    "Bodenseekreis", "Borken, Kreis", "Brandenburg an der Havel, Kreisfreie Stadt", 
    "Breisgau-Hochschwarzwald, Landkreis", "Bremen, Kreisfreie Stadt", 
    "Bremerhaven, Kreisfreie Stadt", "Burgenlandkreis", "Calw, Landkreis", 
    "Celle, Landkreis", "Cham, Landkreis", "Chemnitz, Stadt", 
    "Cloppenburg, Landkreis", "Coburg, Landkreis", "Cottbus, Kreisfreie Stadt", 
    "Cuxhaven, Landkreis", "Dachau, Landkreis", "Dahme-Spreewald, Landkreis", 
    "Darmstadt-Dieburg, Landkreis", "Deggendorf, Landkreis", 
    "Dessau-Roßlau, Kreisfreie Stadt", "Diepholz, Landkreis", 
    "Dillingen a.d.Donau, Landkreis", "Dingolfing-Landau, Landkreis", 
    "Dithmarschen, Landkreis", "Donau-Ries, Landkreis", "Donnersbergkreis", 
    "Dresden, Stadt", "Ebersberg, Landkreis", "Eichsfeld, Kreis", 
    "Eichstätt, Landkreis", "Eisenach, krsfr. Stadt", "Elbe-Elster, Landkreis", 
    "Emmendingen, Landkreis", "Emsland, Landkreis", "Ennepe-Ruhr-Kreis", 
    "Enzkreis", "Erding, Landkreis", "Erfurt, krsfr. Stadt", 
    "Erlangen-Höchstadt, Landkreis", "Erzgebirgskreis", "Esslingen, Landkreis", 
    "Fürstenfeldbruck, Landkreis", "Fürth, Landkreis", "Forchheim, Landkreis", 
    "Frankfurt (Oder), Kreisfreie Stadt", "Frankfurt am Main, Kreisfreie Stadt", 
    "Freising, Landkreis", "Freudenstadt, Landkreis", "Freyung-Grafenau, Landkreis", 
    "Friesland, Landkreis", "Fulda, Landkreis", "Göppingen, Landkreis", 
    "Görlitz, Landkreis", "Göttingen, Landkreis", "Garmisch-Partenkirchen, Landkreis", 
    "Gießen, Landkreis", "Gifhorn, Landkreis", "Goslar, Landkreis", 
    "Gotha, Kreis", "Grafschaft Bentheim, Landkreis", "Greiz, Kreis", 
    "Höxter, Kreis", "Haßberge, Landkreis", "Halle (Saale), Kreisfreie Stadt", 
    "Hamburg", "Hameln-Pyrmont, Landkreis", "Hamm, Kreisfreie Stadt", 
    "Harburg, Landkreis", "Harz, Landkreis", "Havelland, Landkreis", 
    "Heidekreis, Landkreis", "Heidelberg, Kreisfreie Stadt", 
    "Heidenheim, Landkreis", "Heilbronn, Landkreis", "Heinsberg, Kreis", 
    "Hersfeld-Rotenburg, Landkreis", "Herzogtum Lauenburg, Landkreis", 
    "Hildburghausen, Kreis", "Hildesheim, Landkreis", "Hochsauerlandkreis", 
    "Hochtaunuskreis", "Hof, Landkreis", "Holzminden, Landkreis", 
    "Ilm-Kreis", "Ingolstadt", "Jerichower Land, Landkreis", 
    "Köln, Kreisfreie Stadt", "Kaiserslautern, Landkreis", "Karlsruhe, Kreisfreie Stadt", 
    "Karlsruhe, Landkreis", "Kassel, Landkreis", "Kelheim, Landkreis", 
    "Kitzingen, Landkreis", "Kleve, Kreis", "Konstanz, Landkreis", 
    "Kronach, Landkreis", "Kulmbach, Landkreis", "Kusel, Landkreis", 
    "Kyffhäuserkreis", "Lörrach, Landkreis", "Lüchow-Dannenberg, Landkreis", 
    "Lüneburg, Landkreis", "Lahn-Dill-Kreis", "Landkreis Ludwigslust-Parchim", 
    "Landkreis Mecklenburgische Seenplatte", "Landkreis Nordwestmecklenburg", 
    "Landkreis Rostock", "Landkreis Vorpommern-Greifswald", "Landkreis Vorpommern-Rügen", 
    "Landsberg am Lech, Landkreis", "Landshut, Landkreis", "Leer, Landkreis", 
    "Leipzig, Landkreis", "Lichtenfels, Landkreis", "Limburg-Weilburg, Landkreis", 
    "Lippe, Kreis", "Ludwigsburg, Landkreis", "Märkisch-Oderland, Landkreis", 
    "Märkischer Kreis", "Mühldorf a.Inn, Landkreis", "München, Landeshauptstadt", 
    "München, Landkreis", "Main-Spessart, Landkreis", "Main-Tauber-Kreis", 
    "Main-Taunus-Kreis", "Mainz-Bingen, Landkreis", "Mannheim, Universitätsstadt, Kreisfreie Stadt", 
    "Mansfeld-Südharz, Landkreis", "Marburg-Biedenkopf, Landkreis", 
    "Mayen-Koblenz, Landkreis", "Meißen, Landkreis", "Mettmann, Kreis", 
    "Minden-Lübbecke, Kreis", "Mittelsachsen, Landkreis", "Nürnberg", 
    "Nürnberger Land, Landkreis", "Neckar-Odenwald-Kreis", "Neu-Ulm, Landkreis", 
    "Neuburg-Schrobenhausen, Landkreis", "Neumarkt i.d.OPf., Landkreis", 
    "Neustadt a.d.Aisch-Bad Windsheim, Landkreis", "Neustadt a.d.Waldnaab, Landkreis", 
    "Neustadt an der Weinstraße, Kreisfreie Stadt", "Neuwied, Landkreis", 
    "Nienburg (Weser), Landkreis", "Nordfriesland, Landkreis", 
    "Nordhausen, Kreis", "Nordsachsen, Landkreis", "Northeim, Landkreis", 
    "Oberallgäu, Landkreis", "Oberhavel, Landkreis", "Oberspreewald-Lausitz, Landkreis", 
    "Odenwaldkreis", "Oder-Spree, Landkreis", "Offenbach, Landkreis", 
    "Oldenburg, Landkreis", "Olpe, Kreis", "Ortenaukreis", "Osnabrück, Landkreis", 
    "Ostalbkreis", "Ostallgäu, Landkreis", "Osterholz, Landkreis", 
    "Osterode am Harz, Landkreis", "Ostholstein, Landkreis", 
    "Ostprignitz-Ruppin, Landkreis", "Passau, Landkreis", "Peine, Landkreis", 
    "Pfaffenhofen a.d.Ilm, Landkreis", "Pinneberg, Landkreis", 
    "Plön, Landkreis", "Potsdam-Mittelmark, Landkreis", "Potsdam, Kreisfreie Stadt", 
    "Prignitz, Landkreis", "Rastatt, Landkreis", "Ravensburg, Landkreis", 
    "Regen, Landkreis", "Regensburg, Landkreis", "Region Hannover, Landkreis", 
    "Rems-Murr-Kreis", "Rendsburg-Eckernförde, Landkreis", "Reutlingen, Landkreis", 
    "Rhön-Grabfeld, Landkreis", "Rhein-Kreis Neuss", "Rhein-Neckar-Kreis", 
    "Rhein-Sieg-Kreis", "Rheingau-Taunus-Kreis", "Rheinisch-Bergischer Kreis", 
    "Rosenheim, Landkreis", "Rotenburg (Wümme), Landkreis", 
    "Roth, Landkreis", "Rottweil, Landkreis", "Sächsische Schweiz-Osterzgebirge, Landkreis", 
    "Sömmerda, Kreis", "Südliche Weinstraße, Landkreis", "Südwestpfalz, Landkreis", 
    "Saale-Holzland-Kreis", "Saale-Orla-Kreis", "Saalekreis", 
    "Saalfeld-Rudolstadt, Kreis", "Salzlandkreis", "Schaumburg, Landkreis", 
    "Schleswig-Flensburg, Landkreis", "Schmalkalden-Meiningen, Kreis", 
    "Schwabach", "Schwandorf, Landkreis", "Schweinfurt", "Schweinfurt, Landkreis", 
    "Segeberg, Landkreis", "Siegen-Wittgenstein, Kreis", "Sigmaringen, Landkreis", 
    "Soest, Kreis", "Sonneberg, Kreis", "Spree-Neiße, Landkreis", 
    "Stade, Landkreis", "Starnberg, Landkreis", "Steinburg, Landkreis", 
    "Steinfurt, Kreis", "Stendal, Landkreis", "Stormarn, Landkreis", 
    "Straubing-Bogen, Landkreis", "Stuttgart, Landeshauptstadt, Kreisfreie Stadt", 
    "Tübingen, Landkreis", "Teltow-Fläming, Landkreis", "Traunstein, Landkreis", 
    "Uckermark, Landkreis", "Uelzen, Landkreis", "Unstrut-Hainich-Kreis", 
    "Unterallgäu, Landkreis", "Vechta, Landkreis", "Verden, Landkreis", 
    "Viersen, Kreis", "Vogelsbergkreis", "Würzburg, Landkreis", 
    "Waldeck-Frankenberg, Landkreis", "Wartburgkreis", "Weißenburg-Gunzenhausen, Landkreis", 
    "Weilheim-Schongau, Landkreis", "Weimar, krsfr. Stadt", "Weimarer Land, Kreis", 
    "Werra-Meißner-Kreis", "Wesel, Kreis", "Wesermarsch, Landkreis", 
    "Westerwaldkreis", "Wetteraukreis", "Wiesbaden, Landeshauptstadt, Kreisfreie Stadt", 
    "Wittenberg, Landkreis", "Wittmund, Landkreis", "Wolfenbüttel, Landkreis", 
    "Wuppertal, Kreisfreie Stadt", "Zollernalbkreis", "Zwickau, Landkreis"
    ), class = "factor"), slope_abundance_plot = c(NA_real_, 
    NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_
    ), p_slope_abundance_plot = c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
    NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_)), .Names = c("site", 
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92L, 93L, 134L), class = "data.frame")

Answer 1

如果我打印您的子集，我会看到以下内容:

    site year                species abundance                  county slope_abundance_plot p_slope_abundance_plot
61  sh47 2005 western yellow wagtail        NA Dithmarschen, Landkreis                   NA                     NA
75  sh47 2006 western yellow wagtail        NA Dithmarschen, Landkreis                   NA                     NA
76  sh47 2007 western yellow wagtail        NA Dithmarschen, Landkreis                   NA                     NA
91  sh47 2008 western yellow wagtail        NA Dithmarschen, Landkreis                   NA                     NA
92  sh47 2009 western yellow wagtail        NA Dithmarschen, Landkreis                   NA                     NA
93  sh47 2010 western yellow wagtail        NA Dithmarschen, Landkreis                   NA                     NA
134 sh47 2011 western yellow wagtail        NA Dithmarschen, Landkreis                   NA                     NA

如您所见，所有丰度值都是NA，这就是错误消息告诉您的内容。您应该使用 tryCatch 来处理这些子集。

(顺便说一句，dput 输出非常大，因为它包含所有因子级别。)