文档?rda说，用于指定模型的公式的左侧必须是数据矩阵。您无法在data对象中将变量的名称作为左侧传递（或至少在有预料的情况下将其传递），这样做会暴露我们解析公式的错误，这将导致进一步的错误）。

您想要的是一个数据框，其中包含用于公式左侧的变量ALL。

这有效：

library('vegan')
df <- read.csv('~/Downloads/RDAmorph_Oct6.csv')

ALL <- df[,'ALL',drop = FALSE]

请注意，drop = FALSE可以阻止R删除空维度（即将单列数据帧转换为矢量。

然后您的原始通话有效：

ord <- rda(ALL ~ Basin + Depth + Sector,data = df,na.action = 'na.exclude')

问题在于rda期望公式的第一部分（代码中的ALL）具有单独的df，而没有使用data =参数中的df。

如上所述，您可以使用分析所需的变量创建一个新的df，但这是一个单行解决方案，也应该可以使用：

gen <- rda(RDAmorph_Oct6$ALL ~ Depth + Basin + Sector,data = RDAmorph_Oct6,na.action = na.exclude)

这在某种程度上类似于加文·辛普森的答案。数据框中的分类向量也存在问题。您可以使用library(data.table)和rowid函数将分类变量设置为唯一的整数。最优选地，不使用它们。我也想将ID向量设置为站点名称，但是现在我太懒了。

library(data.table)
RDAmorph_Oct6 <- read.csv("C:/........../RDAmorph_Oct6.csv")

#remove NAs before. I like looking at my dataframes before I analyze them.
RDAmorph_Oct6 <- na.omit(RDAmorph_Oct6)

#I removed one duplicate
RDAmorph_Oct6 <- RDAmorph_Oct6[!duplicated(RDAmorph_Oct6$ID),]

#Create vector with only ALL
ALL  <- RDAmorph_Oct6$ALL

#Create data frame with only numeric vectors and remove ALL
dfn  <- RDAmorph_Oct6[,-c(1,4,11,12)]

#Select all categorical vectors.
dfc  <- RDAmorph_Oct6[,c(1,12)]

#Give the categorical vectors unique integers doesn't do this for ID (Why?).
dfc2 <- as.data.frame(apply(dfc,2,function(x) rowid(x)))

#Bind back with numeric data frame
dfnc <- cbind.data.frame(dfn,dfc2)

#Select only what you need
df   <- dfnc[c("Depth","Basin","Sector")]

#The rest you know
rda.out <- rda(ALL ~ .,data=df,scale=T)
plot(rda.out,scaling = 2,xlim=c(-3,2),ylim=c(-1,1))

#Also plot correlations
plot(cbind.data.frame(ALL,df))

扇形和深度变化最大。几乎合乎逻辑，因为仅使用了三个向量。将整数分配给分类向量可能根本没有任何意义。该函数将自上而下的唯一整数分配给以下唯一字符串。我也不太确定要回答哪个问题。基于此，您可以组织数据框。