多数据帧的Mass rbind.fill

我试图将多个数据帧按行绑定到单个海量数据帧中。数据帧按顺序命名，第一个命名为

df1

，第二个命名为

df2

，第三个命名为

df3

，等等。目前，我已通过显式键入数据帧的名称将这些数据帧绑定在一起；但是，对于大量数据帧（预计总共大约10000个数据帧），这是次优的

以下是一个工作示例：

# Load required packages
library(plyr)

# Generate 100 example data frames
for(i in 1:100){
   assign(paste0('df', i), data.frame(x = rep(1:100),
                                      y = seq(from = 1,
                                              to = 1000,
                                              length = 100)))
  }
}

# Create a master merged data frame
 df <- rbind.fill(df1, df2, df3, df4, df5, df6, df7, df8, df9, df10,
             df11, df12, df13, df14, df15, df16, df17, df18, df19, df20,
             df21, df22, df23, df24, df25, df26, df27, df28, df29, df30,
             df31, df32, df33, df34, df35, df36, df37, df38, df39, df40,
             df41, df42, df43, df44, df45, df46, df47, df48, df49, df50,
             df51, df52, df53, df54, df55, df56, df57, df58, df59, df60,
             df61, df62, df63, df64, df65, df66, df67, df68, df69, df70,
             df71, df72, df73, df74, df75, df76, df77, df78, df79, df80,
             df81, df82, df83, df84, df85, df86, df87, df88, df89, df90,
             df91, df92, df93, df94, df95, df96, df97, df98, df99, df100)

#加载所需的包
图书馆（plyr）
#生成100个示例数据帧
因为（我在1:100）{
赋值（粘贴0（'df'，i），数据帧（x=rep（1:100），
y=序列（从=1，
to=1000，
长度=100）））
}
}
#创建主合并数据帧
df
do.call
很方便。指定的函数在参数列表上工作

library(plyr)
df.fill <- lapply(ls(pattern = "df"), get)
df <- do.call("rbind.fill", df.fill)

> str(df)
'data.frame':   10000 obs. of  2 variables:
 $ x: int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 $ y: num  1 11.1 21.2 31.3 41.4 ...

库（plyr）
df.fill或使用
数据。表：：rbindlist
。将
fill
设置为true以处理缺少的值（如果有）

rbindlist(mget(ls(pattern="df")), fill=TRUE)

         x          y
    1:   1    1.00000
    2:   2   11.09091
    3:   3   21.18182
    4:   4   31.27273
    5:   5   41.36364
   ---               
 9996:  96  959.63636
 9997:  97  969.72727
 9998:  98  979.81818
 9999:  99  989.90909
10000: 100 1000.00000

我们可以从
dplyr

library(dplyr)
res <- bind_rows(mget(paste0("df", 1:100)))

库（dplyr）
res如果您已经将df作为一个列表，其中包含从1到100的所有数据集，那么您可以使用for循环，如下所示：

new\u list您忘记提到了
rbind.fill
的来源。很抱歉——我为以后可能有此问题的其他人更新了上面的代码。是的，尽管
mget（ls（pattern=“df”）
会略微缩短列表的创建时间。是的，但是您有名称我不完全确定您的意思，理查德？对不起，我是指最近的邮件的评论，因为
mget
返回一个命名列表。但我想这没关系。