R中bind_rows合并数据框丢失数据，如何保留行名类数据？

核心思路是把数据框的行名（属性）转换为正式的数据列，这样合并时就能保留变量名（Intercept、age等），具体方法如下：

1. 单个数据框处理 #

使用tibble包的rownames_to_column()函数，直接将行名转为新列（比如命名为variable）：

library(tibble)
# 假设df是单个模型转换后的结果数据框
df_with_var <- rownames_to_column(df, var = "variable")
# 清除原行名（可选，避免后续混淆）
rownames(df_with_var) <- NULL

2. 批量处理119个模型数据框 #

假设你的119个模型结果数据框存储在一个列表（比如model_dfs_list）中，推荐用purrr批量处理后合并：

library(purrr)
library(tibble)
library(dplyr)

# 给每个数据框添加变量名列，并标记模型编号（可选）
processed_list <- map(model_dfs_list, ~ rownames_to_column(.x, var = "variable"))

# 合并所有数据框，.id参数自动添加模型编号列
combined_df <- bind_rows(processed_list, .id = "model_id")

如果不用tidyverse包，用基础R循环也能实现：

processed_list <- list()

for (i in 1:length(model_dfs_list)) {
  temp_df <- model_dfs_list[[i]]
  # 添加变量名列
  temp_df$variable <- rownames(temp_df)
  # 添加模型编号（可选）
  temp_df$model_id <- i
  # 清除原行名
  rownames(temp_df) <- NULL
  processed_list[[i]] <- temp_df
}

# 合并所有数据框
combined_df <- do.call(rbind, processed_list)

额外建议：用broom包简化模型结果提取 #

如果是从逻辑回归模型直接提取结果，推荐用broom包的tidy()函数，它会自动将变量名（Intercept、age等）作为term列返回，无需手动处理行名：

library(broom)
# 提取单个模型结果
model_tidy <- tidy(your_logistic_model)
# 批量提取并合并
combined_tidy <- map_dfr(model_list, tidy, .id = "model_id")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者stephr