R语言rbind合并多数据框时字符列表无法识别为数据框报错

判断正确。do.call(rbind, ...)与data.table::rbindlist()要求的合法输入为元素是数据框/data.table对象本身的列表，而非存储数据框名称的字符串向量。
你当前生成的dataframelist是长度为100的字符型向量，元素为"data1"、"data2"这类文本值，R不会自动将字符串解析为当前环境中的同名对象，因此直接传参时只会识别为字符串，要么直接返回字符串内容，要么抛出输入类型不匹配的报错。

合法的待合并列表必须直接存储数据框对象，而非对象名称，结构示例如下：

# 合法输入示例：列表每个元素为真实数据框对象
valid_input <- list(
  data1, data2, data3 # 直接放对象，不要加引号变成字符串
)
# 验证：取第一个元素查看类型，返回data.frame即为合法
class(valid_input[[1]])

如果执行class(valid_input[[1]])返回character，说明传入的是字符串，属于你当前遇到的错误场景。

方案1：base R 实现（无第三方包依赖） #

保留原有生成数据框名称字符串的逻辑，使用mget()函数将字符串向量批量解析为对应环境中的数据框对象，生成符合要求的列表后，再通过do.call调用rbind完成合并：

# 原有生成名称的逻辑可保留
numberofdataframes <- 1:100
df_names <- paste0("data", numberofdataframes)

# 核心步骤：批量解析字符串为实际数据框对象，组成合法列表
df_list <- mget(df_names, envir = globalenv())

# 执行按行合并
merged_df <- do.call(rbind, df_list)

mget的envir参数需指定数据框实际存储的环境，若数据框存于全局环境填globalenv()即可，若在自定义函数/其他环境内生成需对应调整参数，避免触发找不到对象的报错。

方案2：data.table 实现（高性能，适合大数据量场景） #

逻辑与base R方案一致，解析得到合法列表后传入rbindlist即可，该方法合并效率远高于base R的rbind，数据量较大时优先使用：

# 未安装data.table先执行：install.packages("data.table")
library(data.table)

numberofdataframes <- 1:100
df_names <- paste0("data", numberofdataframes)
df_list <- mget(df_names, envir = globalenv())

# 合并，默认返回data.table对象，需要普通数据框可套一层as.data.frame()
merged_df <- as.data.frame(rbindlist(df_list))

• 若后续为动态生成数据框的场景，推荐在生成数据框时直接将对象存入列表，无需事后通过名称字符串匹配解析，例如循环生成时直接用df_list[[i]] <- 第i个数据框的生成逻辑，从根源上避免字符串与对象匹配错误的问题，代码稳健性更高。
• 合并前可执行lapply(df_list, colnames)批量检查所有数据框的列名、列顺序是否一致，避免因列结构不统一导致合并错列、生成冗余列的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eric Boorman