这个问题的核心原因很简单——你的自定义函数没有返回修改后的完整数据框！让我一步步给你拆解和解决：

问题分析 #

你写的change_date_name函数里，最后一行是colnames(df) <- sub(...)，这行代码的作用是修改数据框的列名，但它的返回值是修改后的列名字符向量，而不是整个数据框。当lapply调用这个函数时，会把这个向量作为每个列表元素的新值，R自动将这个向量转换成了只有一列（默认命名为V1）的数据框，原数据自然就丢失了。

解决方案 #

只需要在函数末尾显式返回修改后的df即可，有两种写法：

方法1：完善自定义函数 #

修改你的函数，加上返回语句：

change_date_name <- function(df){
  colnames(df) <- sub("^Date.Time..GMT.0\\d.00", "Date_Time", colnames(df))
  df  # 显式返回修改后的数据框
}

然后重新运行批量处理代码：

df.list <- lapply(df.list, change_date_name)

方法2：使用匿名函数简化代码 #

如果不想单独定义函数，也可以直接在lapply里写匿名函数，更简洁：

df.list <- lapply(df.list, function(x) {
  colnames(x) <- sub("^Date.Time..GMT.0\\d.00", "Date_Time", colnames(x))
  x
})

验证结果 #

运行完修改后的代码，你可以用lapply(df.list, head)查看结果，会发现两个数据框的列名都成功改成了Date_Time，同时原有的var1、var2列和数据都完整保留了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者millie0725