读懂 R 的错误信息
R 的错误信息分为两部分，两部分都有用：
Error in "10" + 5 : non-numeric argument to binary operator
Error in 后面是调用，也就是出错的那段代码（"10" + 5）。冒号后面是条件，说明出了什么问题（non-numeric argument to binary operator）。先看调用：它告诉你问题在哪里，而且很多时候你在引用的代码里就能直接看出问题。再看条件，了解原因。
调试快的人和调试痛苦的人，差别在于两个习惯。第一，认真读错误信息：R 的信息通常很精确，只是措辞简短。第二，调试第一个错误，而不是最后一个：脚本前面的一处失败会引发后面一连串 “object not found” 错误，修好最初那个，它们就全都消失了。本页剩下的部分先解读你最常遇到的错误信息，然后介绍光靠读信息不够时可用的工具。
名称错误：not found
Error: object 'total' not found：R 搜索了它知道的所有环境，没有变量叫这个名字。三种原因几乎涵盖了所有情况：
- 拼写错误，包括大小写。 R 区分大小写：
Total、total和TOTAL是三个不同的名字，R 不会猜你指的是哪个。 - 定义它的那一行还没运行。 你在脚本里写了
total <- sum(x)，但在本次会话中从没执行过。这在重启 R 之后很常见：脚本文件里还有这一行，但会话从来没见过它。从头运行脚本。 - 环境不对。 在函数内部创建的变量只在那次调用中存在。在函数外部使用它，等于是在要一个已经不存在的东西，应该把这个值返回出来。
Error: could not find function "read_excel"：道理相同，只不过换成了函数名。十有八九，这个函数在一个你已经安装、但在本次会话中没有加载的包里：
library(readxl) # the fix: loading is per-session, installing is per-machine
df <- read_excel("data.xlsx")
如果 library(readxl) 本身报错，说明这个包没有安装，先运行 install.packages("readxl")。如果这个函数是 base R 自带的，那就是你拼错了（lenght() 几乎是每个人的必经之路）。
语法错误：unexpected symbol
Error: unexpected symbol in "..."（以及它的近亲 unexpected ')'、unexpected string constant）表示 R 连代码都解析不了。错误信息指向 R 发现问题的位置，而这个位置往往在真正出错的地方之后。常见的原因：
mean(x na.rm = TRUE) # missing comma - should be mean(x, na.rm = TRUE)
name <- "Ada # unclosed quote - swallows the following lines
total <- sum(c(1, 2, 3) # unclosed paren - the error fires lines later
当被标出的那一行看起来没问题时，错误几乎总是在它上面：文件中更早的地方有一个没闭合的引号、括号或花括号。能高亮配对括号的代码编辑器几秒钟就能找到它们。
类型和索引错误解读
non-numeric argument to binary operator：你对一个不是数字的东西做了数学运算，通常是一个以文本形式到来的数字（导入数据是典型来源：一列中只要混进一个单词，整列就会被读成 character，详见数据类型）。出错的版本：
x <- "10"
x + 5
# Error in x + 5 : non-numeric argument to binary operator
修正方法是先转换，再计算：
subscript out of bounds：你用 [[ ]] 去取第 n 个位置，但对象的元素少于 n 个：
scores <- list(ada = 92, grace = 88)
scores[[3]]
# Error in scores[[3]] : subscript out of bounds
索引前先检查 length()，或者更好的做法是按名称取（scores[["grace"]]），这样顺序变了也不会出问题。注意两者的不对称：单层方括号更宽容，对向量用 [ ] 越界取值会悄悄返回 NA 而不是报错，这是把一个明显的 bug 换成了一个隐蔽的 bug。
$ operator is invalid for atomic vectors：$ 是列表和数据框专用的。对具名向量要用方括号：
（[[ ]] 返回单纯的值；[ ] 会保留名称。）这个错误往往意味着上游某处返回了一个向量，而你以为它是数据框。应该去检查这个假设，而不只是换个运算符。
argument is of length zero：if () 收到了一个什么都没有的条件，几乎总是从缺失的列表元素或什么都没返回的函数里混进来的 NULL：
threshold <- NULL
if (threshold > 5) print("big")
# Error in if (threshold > 5) print("big") : argument is of length zero
给判断加上保护。注意 && 一旦知道答案就会停止求值，所以比较永远不会在 NULL 上运行：
（一个相关的错误 missing value where TRUE/FALSE needed，是同样的问题，只是把 NULL 换成了 NA，对应的保护是 is.na()，详见缺失值。）
replacement has length zero：同一种毛病的赋值版本：x[2] <- numeric(0) 试图用零个值填充一个位置。产生右侧值的那段代码返回了空结果，要调试的是它，而不是这次赋值。
警告不是错误，危险就在这里
错误会停止执行，警告不会。R 会完成计算，交给你一个结果，然后再提出它的疑虑。这个结果有时没问题，有时却悄悄出了错：
两行都执行完了。第一行把较短的向量循环使用，并警告 longer object length is not a multiple of shorter object length，而把长度为 2 的向量循环套用到长度为 3 的向量上，几乎从来不是任何人的本意。第二行警告 NAs introduced by coercion，得到的向量中间缺了一个值，这会让后续每个 mean() 都返回 NA。把这两种警告都当作需要调查的 bug，而不是可以略过的噪音。在脚本中，你可以用 options(warn = 2) 强制执行这一原则，它会把每个警告都升级为错误，让什么都溜不过去。
用 tryCatch() 处理失败
有时错误是预料之中的，比如几百个文件中有一个损坏了，或者有一行数据有问题，你希望处理掉它然后继续，而不是让脚本中断。tryCatch() 用处理函数把有风险的表达式包起来：
工作原理：如果主代码块成功，它的值就是结果。如果出错，就改为运行 error = 处理函数，而处理函数的返回值（这里是 NA）成为结果，脚本继续运行。conditionMessage(e) 可以取回原始错误信息用于记录日志。finally = 无论成功还是失败都会运行，关闭连接这类清理工作就该放在这里，在上面的例子中你可以看到它在每个结果之前都打印了一次。
还有一个 warning = 处理函数：tryCatch(as.numeric(x), warning = function(w) NA) 会捕获上一节中的强制转换警告，而不是放任它过去。有一点要提醒：一个返回备用值却不记录任何信息的处理函数，是在隐藏失败，而不是处理失败。一定要记录 conditionMessage()，将来的你会需要它。
定位失败：traceback()、browser() 和朴实的打印
当错误来自层层嵌套的函数调用深处时，仅凭错误信息看不出是哪条调用链把你带到了那里。出错后立刻运行 traceback()：
f <- function(x) g(x)
g <- function(x) stop("boom")
f(1)
# Error in g(x) : boom
traceback()
# 2: g(x)
# 1: f(1)
它会打印出错那一刻的调用栈：一端是你的调用，另一端是出错的调用。它必须是你接下来运行的第一个命令；一旦发生另一个错误，调用栈就会被丢弃。
想实时查看，可以用 browser()：它会在你放置它的地方暂停执行，让你进入函数内部的交互式提示符，在那里检查变量，用 n 单步执行，用 c 继续，用 Q 退出。debug(f) 不用改代码就能做到同样的事：它给 f 做个标记，让它下次被调用时在 browser 中打开（用 undebug(f) 撤销）。
还有一种没人会写进演讲幻灯片、但人人都在用的技巧：打印。在关键位置撒上一些 print() 或 cat()，运行，看看实际情况从哪里开始和你的预期不符。这种做法完全正当，速度快，在脚本中往往是最实用的工具。它最好的搭档是 str()，它能回答大概一半 R 错误背后的那个问题：“这个对象到底是什么？”：
一份紧凑的读数：它是一个列表，有两个元素，一个是整数向量，一个是带有这些列和类型的数据框。当 $ 失败或数学运算行为异常时，先对这个对象运行 str()，再去推测原因，答案通常就在眼前（“……哦，原来它是一个长度为 1 的列表，里面装着我的数据框”）。
要点总结
- 读错误信息：
Error in后面的部分说明在哪里，冒号后面的部分说明为什么。修第一个错误，而不是最显眼的那个。 object not found意味着拼写错误、代码还没运行，或者变量只存在于某个函数内部。could not find function几乎总是少了library()调用。unexpected symbol表示语法无法解析，而真正的错误往往是被标出位置之前没闭合的引号或括号。- 经典的类型和索引错误（
non-numeric argument、subscript out of bounds、$ on atomic vectors、argument is of length zero）都指向你对对象的某个错误假设；str()一次调用就能验证这个假设。 - 警告不会停止执行，正因如此才值得重视：结果可能悄悄出了错。
tryCatch(error =, warning =, finally =)处理预料之中的失败而不中断脚本（一定要记录conditionMessage()）；出错后立刻运行traceback()可以看到调用链；browser()/debug()在函数内部暂停；print()调试是踏实的好办法。
下一篇：许多“错误”其实根本不是错误，而是源自一个只有两个字母的值：NA，以及缺失值如何贯穿 R 的每一次计算。
常见问题
R 中 "object 'x' not found" 是什么意思？
R 查找名为 x 的变量，但在它搜索的所有环境中都没有这个名字。原因按可能性排序：名字拼错了（R 区分大小写，Total 不等于 total）；创建 x 的那一行在本次会话中还没运行；或者 x 是在函数内部创建的，而你想在函数外部使用它。
R 中 "could not find function" 是什么意思？
这个函数在某个包里，而你在本次会话中还没有加载这个包。安装包每台电脑只需一次；library() 每次会话都要运行一次，忘记调用 library() 是最常见的原因。如果 library() 本身报错，说明这个包没有安装。函数名拼错也会产生同样的错误。
在 R 中怎么用 tryCatch 处理错误？
把有风险的表达式包起来：tryCatch(expr, error = function(e) fallback, warning = function(w) fallback, finally = cleanup)。如果 expr 失败，就运行对应的处理函数，脚本不会中断，处理函数的返回值就是结果。在处理函数里用 conditionMessage(e) 可以拿到原始错误信息，方便记录日志。
R 中 traceback() 有什么作用？
在出错后立刻运行 traceback()，它会打印出错时正在执行的函数调用链：一端是你的调用，另一端是出错的调用。它不会修复任何东西，但会告诉你该去哪里找问题；当错误来自层层嵌套的函数深处时，找到位置就解决了大半。
