检索并打印循环中不同data.frames的节

我有100个数据帧，其名称模式为

产品

。这些名称存储在vector

名称中

我想检查它们，但我不想键入
print（product，n=10）
100次

我试过了

for (name in names) {
  print(paste0("product_", name), n = 10)
}

但这不起作用，因为
paste0（）
的输出是一个字符串，而不是数据帧本身

如何使用名称作为字符串检索数据框？
问题
避免使用
名称
，因为它与
名称（x）
冲突
使用
get（x）
从文本字符串中检索变量
最后，
print（）
没有
n=
参数。相反，使用
head（x）
查看
data.frame
的第一次
n=6L
观察（或
tail（x）
查看最后一次
n=6L
）
因此，使用
打印（x，n=10）
会触发：

打印错误。默认值（m，…，quote=quote，right=right）：

无效的“na.print”规范

建议的解决方案
测试数据
生成一些示例数据：

regions = c("chicago","detroit")

set.seed(11)

for(region in regions){
  d = data.frame(a = rnorm(10), b = rnorm(10))
  assign(paste0("product_",region), d)
}

输出：

             a          b
1  -1.63651631  0.7898706
2   0.02038144 -0.2299939
3   0.89174268 -0.8185025
4  -0.87274968  0.4997342
5   0.89005083  0.1591923
6  -0.34387435  0.5426264
7  -2.18678137 -0.1566451
8   0.88005818  0.4387933
9   0.72385656  1.4878706
10  0.21985268  0.0601651

            a          b
1  -0.8490129  0.4534761
2   2.3396931 -0.1234337
3  -0.1212030 -0.7630968
4  -1.9502074  0.2282701
5   0.5387115  1.1194619
6   1.6935148  0.1565732
7  -0.7909682 -0.6887721
8  -1.0752606  0.4529496
9  -0.6078751 -1.0675467
10  0.7544017  0.4015651

数据集1:

             a          b
1  -1.63651631  0.7898706
2   0.02038144 -0.2299939
3   0.89174268 -0.8185025
4  -0.87274968  0.4997342
5   0.89005083  0.1591923
6  -0.34387435  0.5426264
7  -2.18678137 -0.1566451
8   0.88005818  0.4387933
9   0.72385656  1.4878706
10  0.21985268  0.0601651

            a          b
1  -0.8490129  0.4534761
2   2.3396931 -0.1234337
3  -0.1212030 -0.7630968
4  -1.9502074  0.2282701
5   0.5387115  1.1194619
6   1.6935148  0.1565732
7  -0.7909682 -0.6887721
8  -1.0752606  0.4529496
9  -0.6078751 -1.0675467
10  0.7544017  0.4015651

数据集2:

             a          b
1  -1.63651631  0.7898706
2   0.02038144 -0.2299939
3   0.89174268 -0.8185025
4  -0.87274968  0.4997342
5   0.89005083  0.1591923
6  -0.34387435  0.5426264
7  -2.18678137 -0.1566451
8   0.88005818  0.4387933
9   0.72385656  1.4878706
10  0.21985268  0.0601651

            a          b
1  -0.8490129  0.4534761
2   2.3396931 -0.1234337
3  -0.1212030 -0.7630968
4  -1.9502074  0.2282701
5   0.5387115  1.1194619
6   1.6935148  0.1565732
7  -0.7909682 -0.6887721
8  -1.0752606  0.4529496
9  -0.6078751 -1.0675467
10  0.7544017  0.4015651

问题
避免使用
名称
，因为它与
名称（x）
冲突
使用
get（x）
从文本字符串中检索变量
最后，
print（）
没有
n=
参数。相反，使用
head（x）
查看
data.frame
的第一次
n=6L
观察（或
tail（x）
查看最后一次
n=6L
）
因此，使用
打印（x，n=10）
会触发：

打印错误。默认值（m，…，quote=quote，right=right）：

无效的“na.print”规范

建议的解决方案
测试数据
生成一些示例数据：

regions = c("chicago","detroit")

set.seed(11)

for(region in regions){
  d = data.frame(a = rnorm(10), b = rnorm(10))
  assign(paste0("product_",region), d)
}

输出：

             a          b
1  -1.63651631  0.7898706
2   0.02038144 -0.2299939
3   0.89174268 -0.8185025
4  -0.87274968  0.4997342
5   0.89005083  0.1591923
6  -0.34387435  0.5426264
7  -2.18678137 -0.1566451
8   0.88005818  0.4387933
9   0.72385656  1.4878706
10  0.21985268  0.0601651

            a          b
1  -0.8490129  0.4534761
2   2.3396931 -0.1234337
3  -0.1212030 -0.7630968
4  -1.9502074  0.2282701
5   0.5387115  1.1194619
6   1.6935148  0.1565732
7  -0.7909682 -0.6887721
8  -1.0752606  0.4529496
9  -0.6078751 -1.0675467
10  0.7544017  0.4015651

数据集1:

             a          b
1  -1.63651631  0.7898706
2   0.02038144 -0.2299939
3   0.89174268 -0.8185025
4  -0.87274968  0.4997342
5   0.89005083  0.1591923
6  -0.34387435  0.5426264
7  -2.18678137 -0.1566451
8   0.88005818  0.4387933
9   0.72385656  1.4878706
10  0.21985268  0.0601651

            a          b
1  -0.8490129  0.4534761
2   2.3396931 -0.1234337
3  -0.1212030 -0.7630968
4  -1.9502074  0.2282701
5   0.5387115  1.1194619
6   1.6935148  0.1565732
7  -0.7909682 -0.6887721
8  -1.0752606  0.4529496
9  -0.6078751 -1.0675467
10  0.7544017  0.4015651

数据集2:

             a          b
1  -1.63651631  0.7898706
2   0.02038144 -0.2299939
3   0.89174268 -0.8185025
4  -0.87274968  0.4997342
5   0.89005083  0.1591923
6  -0.34387435  0.5426264
7  -2.18678137 -0.1566451
8   0.88005818  0.4387933
9   0.72385656  1.4878706
10  0.21985268  0.0601651

            a          b
1  -0.8490129  0.4534761
2   2.3396931 -0.1234337
3  -0.1212030 -0.7630968
4  -1.9502074  0.2282701
5   0.5387115  1.1194619
6   1.6935148  0.1565732
7  -0.7909682 -0.6887721
8  -1.0752606  0.4529496
9  -0.6078751 -1.0675467
10  0.7544017  0.4015651