R语言如何批量将model开头的模型对象传入map(tidy)处理

不需要手动录入200个模型名，也不需要用复杂的元编程语法，用R自带的基础环境操作函数就能快速实现需求：

通用实现方法 #

通过正则匹配全局环境内符合命名规则的对象，再批量取值生成列表即可：

library(tidyverse)

# 匹配全局环境中所有命名为「model+数字」格式的对象
model_names <- ls(
  pattern = "^model\\d+$", 
  envir = .GlobalEnv
)
# 批量提取对应对象，生成*带原对象名标识*的模型列表
model_list <- mget(model_names, envir = .GlobalEnv)

# 直接传入map批量整理结果即可
model_list %>% 
  map(tidy)

关键逻辑说明 #

• ls()的pattern参数支持正则规则匹配：^model\\d+$代表匹配以model开头、后续全为数字的对象，刚好对应你model1到model200的命名规则，不会误捞其他名称带model的无关对象。
• mget()会根据传入的对象名字符向量，批量从指定环境中取出对应对象，返回的列表默认以原对象名作为列表元素名，后续整理结果时可以直接对应到具体模型，比手动构建的无名称列表实用性更强。

零误匹配备选方案 #

如果你确定模型编号是从1到200的连续序列，可以直接生成固定名称向量取对象，完全避免正则匹配的误判问题：

# 直接生成model1到model200的标准名称向量
model_names <- paste0("model", 1:200)
model_list <- mget(model_names, envir = .GlobalEnv)

实操建议：后续做批量建模时，可以直接把模型输出存入列表，不需要把上百个模型散放在全局环境中，能省去后续重新聚合对象的步骤，代码管理也更清晰。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vaibhav Singh