如何在 R 中使用相同的循环向量引用多个数据库？

我需要通过组合、聚合和拆分数据帧来执行各种操作。这些行动需要连续几年重复（2000 年、2001 年、2002 年等）。但是，我找不到一种方法来基于带有年份的循环字符串来引用多个数据框。

一个例子： 我想合并同一年的 3 个数据框。我当前的代码：

Stake_2000 <- combine(A2000, B2000, C2000)
Stake_2001 <- combine(A2001, B2001, C2001)
Stake_2002 <- combine(A2002, B2002, C2002)
Stake_2003 <- combine(A2003, B2003, C2003)
Stake_2004 <- combine(A2004, B2004, C2004)
Stake_2005 <- combine(A2005, B2005, C2005)

我想通过用循环中的变量替换年份来简化。但是，我无法设法让 R 从适当的数据帧中读取。我曾多次尝试：

names <- c("2000", "2001", "2002", "2003", "2004", "2005")
for (n in names)
{Temp <- combine(c("A",n,sep=""), (c"B",n,sep=""), c("C",n,sep=""))
assign(paste("Stake_",n,sep=""), Temp)}

or replace combine function with combine(An, Bn, Cn), or combine(A+n, B+n, C+n)

除了这些操作之外，我还需要从不同的数据库中对多年来的类似问题进行聚合和匹配。例如，在循环中将所有“2000”替换为后续年份：

Temp <- aggregate(VarA~VarB, data=A_2000, FUN=length)
S_2000$VarC <- Temp[match(S_2000$ID, Temp$ID), "VarA"]

我认为有一些非常直接的答案，但我一直无法找到它。

你可以尝试

library(dplyr)
names <- c("2000", "2001", "2002", "2003", "2004", "2005")
for(n in names){
   Temp <- bind_cols( get(paste0('A', n)), get(paste0('B', n)),
                get(paste0('C', n)))
      assign(paste0('Stake_', n), Temp)
 }

identical(cbind(A2000, B2000, C2000), Stake_2000)
#[1] TRUE

 identical(cbind(A2005, B2005, C2005), Stake_2005)
#[1] TRUE

For the aggregate，你可以做

 lapply(mget(paste0('A', 2000:2005)), function(x)
                       aggregate(V1~V2, x, FUN=length))

同样对于B and C虽然不清楚是什么S_2000 is.

Update

如果行数不同，我们可以使用combine with stri_list2matrix from stringi

A2000 <- rbind(A2000, c(4,8, 9 , 15, 25))
library(stringi)
for(n in names){
  Temp <- as.data.frame(stri_list2matrix(combine( get(paste0('A', n)), 
    get(paste0('B', n)), get(paste0('C', n)))), stringsAsFactors=FALSE)
  Temp[] <- lapply(Temp, as.numeric)
  assign(paste0('Stake_', n), Temp)
 }
Stake_2000
#   V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15
#1  6 19 12 18  1  1 18  5  7  17   9  19  12  18   8
#2  4  5  7  4 11 12  9  1  2   5   4  13  18   5   6
#3 14 16 14  0 15  3  7 13 20   0   4   3   0   0   6
#4 10 16 14 10  2  4 10  6 13  16   4   2   6   8  15
#5 13  5  6  2  4 12 11  0 10  16   9  17  12   7   6
#6  4  8  9 15 25 NA NA NA NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA

data

set.seed(24)
list2env(setNames(lapply(1:6, function(i) 
  as.data.frame(matrix(sample(0:20, 5*5, replace=TRUE), ncol=5))),
     paste0('A', 2000:2005)), envir=.GlobalEnv)
list2env(setNames(lapply(1:6, function(i) 
   as.data.frame(matrix(sample(0:20, 5*5, replace=TRUE), ncol=5))),
       paste0('B', 2000:2005)), envir=.GlobalEnv)
 list2env(setNames(lapply(1:6, function(i) 
   as.data.frame(matrix(sample(0:20, 5*5, replace=TRUE), ncol=5))), 
      paste0('C', 2000:2005)), envir=.GlobalEnv)