R语言for循环中如何动态引用data frame并完成rbind合并？

你代码的问题所在 #

你最初的写法没有生效，是因为R的变量名是静态解析的：代码里写的ti、wi就是固定叫ti、wi的对象，不会自动把循环变量i的值代入到名称里生成t1/t2这类对象，每次循环都会直接覆盖上一轮的结果。

你后续用assign的写法虽然可以动态生成全局对象，但把大量同结构的零散数据框放在全局环境属于R的反面实践，后续索引、合并、修改都非常麻烦，完全没有必要这么做。

推荐实现方案 #

优先用列表存储批量生成的同结构数据框，后续不管是取单个对象还是合并都非常方便：

# 初始化空列表存储三类结果
t_list <- list()
w_list <- list()
m_list <- list()

for(i in 1:16) {
  t_list[[i]] <- tail(subset(sc2, week3 < i), n = 200)
  w_list[[i]] <- subset(sc2, week3 == i)
  m_list[[i]] <- rbind(t_list[[i]], w_list[[i]])
}

后续操作说明 #

• 要取单个迭代的结果，直接用列表索引即可：比如t1对应t_list[[1]]，w3对应w_list[[3]]
• 要把所有mi合并成一个总数据框，直接调用do.call即可：

  total_df <- do.call(rbind, m_list)
  

  如果安装了dplyr包，也可以用更稳定的bind_rows：

  library(dplyr)
  total_df <- bind_rows(m_list)
  

特殊场景补充：如果你必须保留全局的trst1/w1等对象 #

如果有特殊需求必须把生成的数据框放到全局环境，后续合并可以用get函数动态引用对象：

total_df <- data.frame()
for(i in 1:16) {
  ti <- get(paste0("trst", i))
  wi <- get(paste0("w", i))
  total_df <- rbind(total_df, ti, wi)
}

更简洁的tidyverse写法 #

如果你习惯用tidyverse生态，可以完全不用显式写循环，一行代码就能得到最终合并结果：

library(purrr)
library(dplyr)

total_df <- map_dfr(1:16, ~bind_rows(
  sc2 %>% filter(week3 < .x) %>% tail(200),
  sc2 %>% filter(week3 == .x)
))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ted Regents