如何用Purrr的reduce合并R中data.frame对象？合并失败求助

你的代码失败的核心原因：ls(pattern='data')拿到的是对象名称的字符串，转成list后还是一堆字符串，并不是实际的data.frame对象。reduce调用rbind时，没法对字符串执行合并操作，自然报错。

下面是几种便捷的解决方式：

方法1：用mget直接获取数据框列表（推荐） #

mget可以根据字符串向量，批量取出对应的对象，直接得到data.frame组成的列表，再合并就没问题了：

library(tidyverse)
# 你的测试数据生成代码（保留）
for (i in c(1:20)){
  assign(paste0('data_',i),data.frame(category=c('a','b'),sales=c(1,2)))
}

# 精准匹配data_开头加数字的对象，避免误抓其他含data的对象
data_list <- mget(ls(pattern='^data_\\d+$'))
# 用reduce合并，或者直接用tidyverse的bind_rows更高效
data_total <- reduce(data_list, rbind)
# 更简洁的写法：
# data_total <- bind_rows(data_list)

方法2：用get配合map转换字符串到对象 #

如果习惯用map操作，可以先拿到对象名字符串，再逐个用get取出实际对象：

objects <- ls(pattern='^data_\\d+$')
data_list <- map(objects, get)
data_total <- reduce(data_list, rbind)

补充说明 #

• 用^data_\\d+$作为匹配模式，是为了精准匹配data_1到data_20这类对象，避免误匹配其他名字里带data的对象（比如如果有个叫data_temp的变量，就不会被抓进来）。
• bind_rows是tidyverse提供的合并函数，比基础的rbind更灵活，能自动处理列名不一致的情况，推荐使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者anderwyang