这可能有点晚了，但回到你的例子，我想我可以稍微扩展一下答案。

 D1 <- data.frame(Y1=c(1,2,3), Y2=c(4,5,6))
 D2 <- data.frame(Y1=c(3,2,1), Y2=c(6,5,4))
 D3 <- data.frame(Y1=c(6,5,4), Y2=c(3,2,1))
 D4 <- data.frame(Y1=c(9,9,9), Y2=c(8,8,8))

然后你就可以很容易地列出清单了:

mylist <- list(D1,D2,D3,D4)

现在你有一个列表，但不是访问列表的旧方式，如

mylist[[1]] # to access 'd1'

你可以使用这个函数来获取和分配你选择的数据框架。

GETDF_FROMLIST <- function(DF_LIST, ITEM_LOC){
   DF_SELECTED <- DF_LIST[[ITEM_LOC]]
   return(DF_SELECTED)
}

现在去买你想要的吧。

D1 <- GETDF_FROMLIST(mylist, 1)
D2 <- GETDF_FROMLIST(mylist, 2)
D3 <- GETDF_FROMLIST(mylist, 3)
D4 <- GETDF_FROMLIST(mylist, 4)

希望这一点能有所帮助。

干杯!

假设你有“大量”名称相似的data.frames(这里的d#是一个正整数)，下面的方法是对@mark-miller方法的轻微改进。它更简洁，返回data.frames的命名列表，其中列表中的每个名称都是对应的原始data.frame的名称。

关键是使用mget和ls。如果问题中提供的数据帧d1和d2是环境中仅有的名称为d#的对象，那么

my.list <- mget(ls(pattern="^d[0-9]+"))

它会返回

my.list
$d1
  y1 y2
1  1  4
2  2  5
3  3  6

$d2
  y1 y2
1  3  6
2  2  5
3  1  4

这个方法利用了ls中的pattern参数，它允许我们使用正则表达式对环境中对象的名称进行更精细的解析。另一个正则表达式”^ d[0 - 9] + $”是“^ \ \ d +美元”。

正如@gregor指出的那样，从整体上讲，更好的方法是设置数据构建过程，以便在开始时将data.frames放入命名列表中。

data

d1 <- data.frame(y1 = c(1,2,3),y2 = c(4,5,6))
d2 <- data.frame(y1 = c(3,2,1),y2 = c(6,5,4))

非常简单!以下是我的建议:

如果你想在你的工作空间中选择数据框架，试试这个:

Filter(function(x) is.data.frame(get(x)) , ls())

or

ls()[sapply(ls(), function(x) is.data.frame(get(x)))]

所有这些都会得到相同的结果。

你可以改变is.data.frame来检查其他类型的变量，比如is.function

这可能有点晚了，但回到你的例子，我想我可以稍微扩展一下答案。

 D1 <- data.frame(Y1=c(1,2,3), Y2=c(4,5,6))
 D2 <- data.frame(Y1=c(3,2,1), Y2=c(6,5,4))
 D3 <- data.frame(Y1=c(6,5,4), Y2=c(3,2,1))
 D4 <- data.frame(Y1=c(9,9,9), Y2=c(8,8,8))

然后你就可以很容易地列出清单了:

mylist <- list(D1,D2,D3,D4)

现在你有一个列表，但不是访问列表的旧方式，如

mylist[[1]] # to access 'd1'

你可以使用这个函数来获取和分配你选择的数据框架。

GETDF_FROMLIST <- function(DF_LIST, ITEM_LOC){
   DF_SELECTED <- DF_LIST[[ITEM_LOC]]
   return(DF_SELECTED)
}

现在去买你想要的吧。

D1 <- GETDF_FROMLIST(mylist, 1)
D2 <- GETDF_FROMLIST(mylist, 2)
D3 <- GETDF_FROMLIST(mylist, 3)
D4 <- GETDF_FROMLIST(mylist, 4)

希望这一点能有所帮助。

干杯!

对于循环模拟

如果我有一个生成数据框架的for循环，我从一个空list()开始，并在生成数据框架时附加数据框架。

# Empty list
dat_list <- list()

for(i in 1:5){
    # Generate dataframe
    dat <- data.frame(x=rnorm(10), y=rnorm(10))
    # Add to list
    dat_list <- append(dat_list, list(dat))
}

注意，它是在append()调用中的list(dat)。

访问数据

然后使用dat_list[[n]]从列表中获取第n个数据帧。你可以通过正常的方式访问这个数据帧中的数据，例如dat_list[[2]]$x。

或者，如果你想从所有的数据框架中获得相同的部分，则使用(dat_list， "["， "x")。

见@Gregor Thomas的回答，没有for循环。

还可以使用[和[[]访问每个列表元素中的特定列和值。这里有几个例子。首先，使用lapply(ldf， "["， 1)只能访问列表中每个数据帧的第一列，其中1表示列号。

ldf <- list(d1 = d1, d2 = d2)  ## create a named list of your data frames
lapply(ldf, "[", 1)
# $d1
#   y1
# 1  1
# 2  2
# 3  3
#
# $d2
#   y1
# 1  3
# 2  2
# 3  1

类似地，我们可以访问第二列中的第一个值

lapply(ldf, "[", 1, 2)
# $d1
# [1] 4
# 
# $d2
# [1] 6

然后我们还可以直接访问列值，作为一个向量，使用[[

lapply(ldf, "[[", 1)
# $d1
# [1] 1 2 3
#
# $d2
# [1] 3 2 1