Как удалить NA из всех data.frames в среде [duplicate]

Если у вас есть только данные с одинаковым количеством столбцов и имен столбцов в вашей глобальной среде, то следующее должно работать (не-data.frame объект не имеет значения):

do.call(rbind, eapply(.GlobalEnv,function(x) if(is.data.frame(x)) x))

Это небольшое улучшение в ответе MentatOfDune, которое не захватывает data.frames с несколькими классами:

ls()[grepl('data.frame', sapply(ls(), function(x) class(get(x))))]

Функция ls перечисляет все вещи в вашей среде. Функция get получает переменную с заданным именем. Вы можете использовать функцию class, чтобы получить класс переменной.

Если вы поместите их все вместе, вы можете сделать это:

ls()[sapply(ls(), function(x) class(get(x))) == 'data.frame']

, который вернет символ вектор данных. Кадры в текущей среде.

Эта функция должна возвращать правильный список со всеми data.frames в качестве элементов

dfs <- Filter(function(x) is(x, "data.frame"), mget(ls()))

, тогда вы можете их перевернуть с помощью

do.call(rbind, dfs)

Конечно, это ужасно глупо есть куча data.frames, лежащих вокруг, которые так связаны, что вы хотите rbind их. Похоже, что они, вероятно, должны были быть в списке в первую очередь.

Я рекомендую вам сказать от assign(), что всегда является признаком того, что, вероятно, это не так. Попробуйте

temp <- list.files(pattern="*.csv")
dfs <- lapply(temp, read.csv)

, который должен немедленно вернуть список.

Чтобы улучшить ответ MentatOfDune (отличное имя пользователя кстати):

ls()[sapply(ls(), function(x) any(class(get(x)) == 'data.frame'))]

Это также поддерживает tibbles (например, созданный с помощью dplyr), поскольку они содержат несколько классов, где data.frame один из них.