在R中如何通过表名向量批量合并多个同结构tibble？

我拥有三个列名完全相同的tibble数据集，代码如下：

A_table <- tibble(col_1 = c(1,2), col_2 = c("a1", "a2"))
B_table <- tibble(col_1 = c(1,4), col_2 = c("b11", "b3"))
C_table <- tibble(col_1 = c(5,9), col_2 = c("c21", "c2"))

tables <- ls(pat = "_table")                  

#无法运行：
combine <- tables %>% 
  reduce(bind_rows)

上述合并代码无法运行，因为tables仅为存储表名的向量，而非实际的表对象。请问：如何简便地合并这三个表？如何通过匹配模式获取实际的表对象而非仅表名？我不想手动逐个绑定（如以下示例），因为实际需要合并的表数量更多：

combine <- A_table %>% 
  bind_rows(B_table) %>% 
  bind_rows(C_table)

解决方案 #

方法1：用mget()批量获取表对象并合并 #

mget()可根据字符向量中的名称从当前环境提取对应对象，返回一个包含所有目标表的列表，随后直接用bind_rows()完成合并：

library(dplyr)

# 获取所有匹配"_table"后缀的表对象
tables_list <- mget(ls(pat = "_table"))

# 合并列表内的所有tibble
combine <- bind_rows(tables_list)

方法2：tidyverse管道风格实现 #

借助purrr::map()遍历表名字符向量，用get()取出每个表对象，再通过bind_rows()合并：

library(dplyr)
library(purrr)

combine <- ls(pat = "_table") %>%
  map(get) %>%  # 逐个提取表对象
  bind_rows()   # 批量合并所有表（用reduce(bind_rows)效果一致）

关键说明 #

• 确保所有匹配模式的表列名完全一致，否则合并会报错或产生异常结果；
• 若表存储在自定义环境中，需在mget()或get()中指定envir参数，例如mget(ls(pat = "_table"), envir = my_custom_env)。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者C. Sebastian