R 如何创建一个用于合并多个数据集的循环，以评估所有可能的组合（两类、三类、多类）

我正在编写一个代码，根据我正在处理的分类模型中涉及的不同类，提供具有不同矩阵的输出。因此，我获得了一组具有相同列名（即相同类）并由“factor”列中报告的factor标识的数据集（数字未定义）。我想获得它们的所有多重组合，以便比较多种分类，并找出哪一种是最好的。下面是我想要实现的一个示例（例如，在评估3个类时，即3个不同的数据集）：

frame_x=data.frame（a=c（12,10,3），b=c（6,4,2），c=c（3,62,3），factor=c（“x”，“x”，“x”））
frame_y=data.frame（a=c（2,13,34），b=c（22,13,36），c=c（22,13,34），factor=c（“y”，“y”，“y”））
frame_z=data.frame（a=c（36,28,11），b=c（32,24,16），c=c（33,22,17），factor=c（“z”，“z”，“z”））
frame_x_new=rbind（frame_x，frame_y，frame_z）
框架x新的$factor=c（“x”、“x”、“x”、“其他”、“其他”、“其他”、“其他”、“其他”、“其他”）
frame_y_new=rbind（frame_y，frame_x，frame_z）
框架y新的$factor=c（“y”、“y”、“y”、“其他”、“其他”、“其他”、“其他”、“其他”）
frame_z_new=rbind（frame_z，frame_x，frame_y）
frame_z_new$factor=c（“z”、“z”、“z”、“其他”、“其他”、“其他”、“其他”、“其他”）
frame_x以下函数满足问题的要求。

它需要两个参数


pattern
是数据帧名称的正则表达式模式
sep
分隔df的名称并定义后缀

请注意，原始数据集将被更改

fun <- function(pattern, sep = "_"){
  frame_list <- ls(pattern = pattern, envir = .GlobalEnv)
  suffix <- sapply(strsplit(frame_list, sep), '[[', 2)
  df_list <- mget(frame_list, envir = .GlobalEnv)
  sa <- seq_along(df_list)
  res <- lapply(sa, function(i){
    n <- nrow(df_list[[i]])
    tmp <- do.call(rbind, df_list[c(i, sa[-i])])
    tmp$factor <- c(rep(suffix[i], n),
                    rep("other", nrow(tmp) - n))
    row.names(tmp) <- NULL
    tmp
  })
  names(res) <- frame_list
  list2env(res, envir = .GlobalEnv)
}

fun("^frame")

fun亲爱的@Rui，这正是我想要的。非常感谢你的帮助！
fun <- function(pattern, sep = "_"){
  frame_list <- ls(pattern = pattern, envir = .GlobalEnv)
  suffix <- sapply(strsplit(frame_list, sep), '[[', 2)
  df_list <- mget(frame_list, envir = .GlobalEnv)
  sa <- seq_along(df_list)
  res <- lapply(sa, function(i){
    n <- nrow(df_list[[i]])
    tmp <- do.call(rbind, df_list[c(i, sa[-i])])
    tmp$factor <- c(rep(suffix[i], n),
                    rep("other", nrow(tmp) - n))
    row.names(tmp) <- NULL
    tmp
  })
  names(res) <- frame_list
  list2env(res, envir = .GlobalEnv)
}

fun("^frame")