summarise()不能识别变量

summarise()是一个在数据分析和统计学中常用的函数，用于对数据进行汇总和计算统计指标。然而，summarise()函数在某些情况下可能无法识别变量，这可能是由于以下几个原因导致的：

1. 变量名称错误：确保你输入的变量名称是正确的，包括大小写和拼写。如果变量名称错误，summarise()函数将无法识别该变量。
2. 变量类型不匹配：summarise()函数通常用于对数值型变量进行汇总和计算统计指标。如果你尝试对非数值型变量（如字符型变量）使用summarise()函数，它将无法识别该变量。
3. 数据缺失：如果你的数据中存在缺失值，summarise()函数可能无法正确识别变量。在使用summarise()函数之前，应该先处理数据中的缺失值，例如使用na.omit()函数删除包含缺失值的观测。

针对这个问题，可以尝试以下解决方案：

1. 检查变量名称是否正确，并确保大小写和拼写与数据集中的变量名称一致。
2. 确保要使用summarise()函数的变量是数值型变量，如果不是，可以尝试转换为数值型变量，例如使用as.numeric()函数。
3. 处理数据中的缺失值，可以使用na.omit()函数删除包含缺失值的观测，或者使用其他方法进行缺失值处理，例如使用均值填充或插值方法。

总结起来，summarise()函数是一个用于数据分析和统计学的常用函数，用于对数据进行汇总和计算统计指标。但是在使用时需要注意变量名称的正确性、变量类型的匹配以及数据中的缺失值处理。