原来，我不应该信任我的数据源。他们留下了重复的观察结果，没有像我想象的那样清理数据。所以这个问题没有意义。
我正在尝试合并两个数据帧。过去我做过很多次，都取得了很大的成功（消除了错别字之后）。我一直在用这个把头撞在墙上。我找不到问题。一个文件只有6列，其中4列在较大的文件中重复。我需要通过这4列的唯一组合进行合并。例如，2014年在站点X的Transect A处的工厂1应该只有1行。每个Transect和Site都有分配给每个植物的唯一前缀，但是稍后我需要按这4列进行子集化，因此我想对其进行维护。
我已经尝试了cbind（）和merge（）。在合并中，我还使用了all = true或false，因为我知道某些行基本上仅由NA填充，并且不对分析添加任何内容。
dat=cbind(dens, df)
dat=cbind(dens, df), by=c("Year", "site", "transect", "PlantID"))
或
dat=merge(dens, df, by=c("PlantID","Year", "site", "transect"), all=F)
这些数据文件的长度都只有7000多个观察值。但是当我绑定或合并时，我得到相同的df，远远超过10,000个观测值。我已经查看了输出，其中很多人已经增长了三倍。我确信这是我很想念的非常简单的事情，但是在这一点上，我需要新鲜而知识渊博的眼睛。 这是指向Google云端硬盘上两个数据文件的链接。 https://drive.google.com/drive/folders/1JQXSadqxQBOXM5AAOFAr-BmuoX9TXKXh?usp=sharing
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有两件事，当您合并时，通常只使用一个主键进行合并，因为多个键很容易出现问题。根据您的描述，听起来好像您所使用的键不一样。例如，一个数据集的列为Col1，而另一个数据集的列为col1或更糟，它们是不同的数据类型，但它们在屏幕上看起来是相同的。也许会尝试从您的数据集中获取一小部分数据集，然后尝试合并这些数据集，然后再对其进行整个处理，然后感到惊讶，这是行不通的。