Como verificar se cada quadro de dados no ambiente R possui dados

Gostaria de escrever uma função para retornar os nomes de quadros de dados que não possuem dados (têm 0 observações)

Criando alguns objetos no ambiente global

df1 = mtcars # data.frame 
df2 = data.frame() # zero dim data.frame 
X = iris # data.frame 
u = 'char' # character vector of length one

(1) Filtragem para objetos de classedata.frame

ls() |> mget() |> Filter(f = \(x) is.data.frame(x)) |> sapply(nrow)
## which gets parsed as 
# sapply(Filter(mget(ls()), f = function(x) is.data.frame(x)), nrow)

df1 df2   X 
 32   0 150 

e então extraindo namess data.framesem linhas

i = sapply(mget(Filter(\(x) is.data.frame(get(x)), ls())), nrow)
names(i[i==0])  
# rm(i)

[1] "df2"

Se não houver nenhum

rm(df1, df2, X)
sapply(mget(Filter(\(x) is.data.frame(get(x)), ls())), nrow)

named list()

(1a) Mais diretamente

ls() |> mget() |> Filter(f = \(x) nrow(x)==0) |> names()
# ls() |> mget() |> Filter(f = \(x) is.data.frame(x) && nrow(x)==0) |> names()

[1] "df2"

(2) Procurando um padrão

sapply(mget(ls(pattern='^df\\d+$')), nrow)

df1 df2 
 32   0 

Podemos aplicar a rotina de (1) ou fazê-lo de forma mais direta

ls(pattern='^df\\d+$') |> mget() |> Filter(f = \(x) nrow(x)==0) |> names()
# ls(pattern='^df\\d+$') |> mget() |> Filter(f = \(x) is.data.frame(x) && nrow(x)==0) |> names()

[1] "df2"

Podemos usar sapply()ou lapply()aqui; em geral, lapply()é mais seguro.

(3) Como o usuário SamR sugere em um comentário abaixo da pergunta, é altamente recomendável coletar ou ler um monte de objetos, como vários data.frames em uma lista.

(i) Coletar do ambiente global

# all data frames in global environment into a single list: 
L1 = Filter(\(x) is.data.frame(x), mget(ls()))

ou

# collecting objects named after a certain pattern in a single list:
L2 = mget(ls(pattern='^df\\d+$'))

ou

# collecting objects named after a certain pattern 
# which are data.frames in a single list:
df3 = 1
L3 = Filter(\(x) is.data.frame(x), mget(ls(pattern='^df\\d+$')))

(ii) Leitura de arquivos

L4 = lapply(list.files(path='<_to_dir>', pattern='.csv$', full.names=TRUE), read.csv)

Depois podemos aplicar uma rotina, por exemplo

> sapply(L3, nrow)
df1 df2 
 32   0 
> names(Filter(\(x) nrow(x)==0, L3))
[1] "df2"

Aqui está a solução usando purrr:

library(purrr)

empty_dfs <- ls() %>%
  keep(~ is.data.frame(get(.x))) %>%       
  keep(~ nrow(get(.x)) == 0)               

empty_dfs