在r中将数据类型同时指定给多个对象

我正在创建一个类型为data.frame的对象，如下所示

df1=as.data.frame(c())
df2=as.data.frame(c())
df3=as.data.frame(c())
.
.
.
df8=as.data.frame(c())
df9=as.data.frame(c())
df10=as.data.frame(c())

我想在一行中完成这项工作，因为每次我明确提到定义对象和声明其数据类型时 所以我试着这么做

ax=as.list(paste("df",c(1:10),sep = ""))
lapply(ax, as.data.frame)

但这给了我一个列表输出，我也尝试了apply，但没有成功。我该怎么做？有什么建议吗

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谢谢…

我们可以使用

lappy

lapply(vector("list", 10), as.data.frame)

或者使用变体

lapply(1:10, function(i) as.data.frame(c()))

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或使用

复制

replicate(10, as.data.frame(c()))

如果我们需要一些标识符，那么使用

setNames

setNames(replicate(10, as.data.frame(c())), paste0("df", 1:10))

---

在全局环境中拥有多个对象可能不是一个好主意，但如果我们的目的是无论如何都拥有它（我们不推荐），从上述方法中，我们可以使用

list2env

list2env(setNames(replicate(10, as.data.frame(c())), paste0("df", 1:10)), .GlobalEnv)

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我们可以使用

lappy

lapply(vector("list", 10), as.data.frame)

或者使用变体

lapply(1:10, function(i) as.data.frame(c()))

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或使用

复制

replicate(10, as.data.frame(c()))

如果我们需要一些标识符，那么使用

setNames

setNames(replicate(10, as.data.frame(c())), paste0("df", 1:10))

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在全局环境中拥有多个对象可能不是一个好主意，但如果我们的目的是无论如何都拥有它（我们不推荐），从上述方法中，我们可以使用

list2env

list2env(setNames(replicate(10, as.data.frame(c())), paste0("df", 1:10)), .GlobalEnv)

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您也可以使用assign函数来完成

i = 0
for (i in 1:10){
  assign(paste0("df",i),data.frame())
  }

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我发现这更容易，因为我还可以列出我创建的所有名称，并将它们用于进一步的操作。

您也可以使用assign函数来完成

i = 0
for (i in 1:10){
  assign(paste0("df",i),data.frame())
  }

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我发现这更容易，因为我还可以列出我创建的所有名称，并将其用于进一步的操作。

这当然会生成数据帧列表，这比OP在全局环境中按顺序命名对象的示例要好得多。OP，除非您真的喜欢复制/粘贴和查找/替换，否则请这样做。@akrun+1用于列出全局环境。点..非常感谢您，这当然会生成数据帧列表，这比OP在全局环境中的顺序命名对象的示例要好得多。OP，除非您真的喜欢复制/粘贴和查找/替换，否则请这样做。@akrun+1用于列出全局环境。重点..非常感谢你为什么名字列表比数据帧列表更有用？我实际上有一个类项目，它处理实时数据，根据条件创建数据帧。现在，对于实时数据，数据帧的数量总是不同的，但我对每个数据帧的操作是相同的。有了列表上的名称，我就可以在列表上迭代并使用get函数来执行操作。但是如果列表中只有数据帧，那么就可以使用

lappy

或其他方法，在数据帧列表上迭代，而根本不使用

get

。这些操作对于lappy来说还不够小。数据帧是基于一个优化代码生成的，该代码将自行车共享系统的某些码头分组。一旦对车站进行分组，我必须使用LPsolve找到要转移的自行车数量，并使用传单绘制它们。数据帧的数量通常在3到8之间变化，但理论上，它们可能超过100个。如果你有兴趣，我可以分享我的代码。为什么名字列表比数据帧列表更有用？我实际上有一个类项目，它处理实时数据，根据条件创建数据帧。现在，对于实时数据，数据帧的数量总是不同的，但我对每个数据帧的操作是相同的。有了列表上的名称，我就可以在列表上迭代并使用get函数来执行操作。但是如果列表中只有数据帧，那么就可以使用

lappy

或其他方法，在数据帧列表上迭代，而根本不使用

get

。这些操作对于lappy来说还不够小。数据帧是基于一个优化代码生成的，该代码将自行车共享系统的某些码头分组。一旦对车站进行分组，我必须使用LPsolve找到要转移的自行车数量，并使用传单绘制它们。数据帧的数量通常在3到8之间变化，但理论上，它们可能超过100个。如果你感兴趣，我可以分享我的代码。