“Not enough finite obervations”是cor.test在某些情况下返回的错误。如果你看一下cor.test.default源代码，你会看到：

OK <- complete.cases(x, y)
x <- x[OK]
y <- y[OK]
n <- length(x)

cor.test从你的向量中删除NA值[...]

if (method = "pearson") {
    if (n < 3L) 
        stop("not enough finite obervations")

[...]

else {
    if (n<2)
        stop("not enough finite obervations")

如果你的向量没有包含足够的非NA值（小于3），函数将返回错误。
在使用cor.test之前，让 Dataframe 中的所有列都包含足够的非NA值。
我希望这将是有用的。

我看不到'm'或'DF$Morphine'是什么，所以我创建了一个包含数字和非数字列的数据框。

# generate some data
set.seed(321)
mydf <- data.frame(A = rnorm(100), 
                   B = rexp(100, 1), 
                   C = runif(100), 
                   D = sample(letters, size=100, replace=TRUE))

我保留了您编写的函数，但调用data_analysis的方式不同

data_analysis(dataframe=mydf, column=mydf$C)

当我运行这个函数时，我得到了数据框中每一列的cor.test输出。

A                                      B                                     
statistic   -0.4153108                             -0.4669693                            
parameter   98                                     98                                    
p.value     0.6788223                              0.6415584                             
estimate    -0.04191585                            -0.04711863                           
null.value  0                                      0                                     
alternative "two.sided"                            "two.sided"                           
method      "Pearson's product-moment correlation" "Pearson's product-moment correlation"
data.name   "x and column"                         "x and column"                        
conf.int    Numeric,2                              Numeric,2                             
            C                                     
statistic   Inf                                   
parameter   98                                    
p.value     0                                     
estimate    1                                     
null.value  0                                     
alternative "two.sided"                           
method      "Pearson's product-moment correlation"
data.name   "x and column"                        
conf.int    Numeric,2

当我在ggplot中向aes调用添加颜色参数时，我遇到了这个问题，例如

ggplot(df, aes(x=x_var, y=y_var, color = my_group))

我相信发生的事情是stat_cor然后分别对每个组运行回归。如果你只是想要颜色而不改变回归，请将其添加到标记中，例如：

geom_point(aes(color = my_group)