我完全懂你的需求——不用手动指定每个DataFrame名称，而是根据下划线后的数字后缀自动分组，把AB_0和BCD_0合并，AB_1和BCD_1合并对吧？你的循环思路方向很对，只是sprintf("*_%d", i)里的通配符没法直接在mget里生效，咱们换个方式就能实现这个“通配符匹配+分组合并”的逻辑。

方法一：自动分组+批量合并（推荐） #

这种方式不需要提前知道后缀数字，能自动识别所有符合XXX_数字格式的DataFrame并分组：

1. 筛选符合命名规则的DataFrame名称
   先用ls()结合正则表达式，找出当前环境里所有以上划线加数字结尾的对象：

   # 匹配"任意字符+下划线+数字"的命名格式
   df_names <- ls(pattern = "^.*_\\d+$")
   

2. 按后缀数字分组
   提取每个名称的后缀数字，然后把名称按后缀分组：

   # 提取下划线后的数字作为分组依据
   suffixes <- sub("^.*_(\\d+)$", "\\1", df_names)
   # 按后缀分组名称
   grouped_names <- split(df_names, suffixes)
   

3. 批量合并每组的DataFrame
   用lapply遍历每个分组，合并对应的DataFrame：

   # 合并每组，结果是一个列表，键为后缀数字
   merged_dfs <- lapply(grouped_names, function(names) {
     do.call(rbind, mget(names))
   })
   
   # 查看合并结果：merged_dfs$0 是AB_0+BCD_0，merged_dfs$1是AB_1+BCD_1
   

方法二：贴近你原思路的循环实现 #

如果你更习惯用循环，直接在循环里用正则匹配对应后缀的名称就行：

# 假设你知道后缀是0和1，也可以用unique(suffixes)自动获取
for(i in 0:1) {
  # 匹配所有以"_i"结尾的DataFrame名称
  target_names <- ls(pattern = paste0("^.*_", i, "$"))
  # 合并并赋值给新变量，比如merged_0、merged_1
  assign(paste0("merged_", i), do.call(rbind, mget(target_names)))
}

小提示：处理列名不一致的情况 #

如果不同DataFrame的列名不完全一致，base::rbind会报错或填充NA，这时候可以用dplyr的bind_rows来自动对齐列，更灵活：

library(dplyr)

for(i in 0:1) {
  target_names <- ls(pattern = paste0("^.*_", i, "$"))
  assign(paste0("merged_", i), bind_rows(mget(target_names)))
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者S31