R语言按DECL_PERIO筛选多表合并仅首个筛选生效问题

你的代码误用了as.data.frame()的传参规则：该函数仅会将第一个传入的对象转换为数据框结构，后续传入的3个筛选结果会被识别为行名、字符串配置等非数据内容参数，不会参与行拼接，因此最终结果仅保留第一个表的筛选数据。

你已经确认4个表列名完全一致，直接使用dplyr包的bind_rows()做按行合并即可，一次运行就能得到筛选后的总表。同时可以用%in%运算符优化多值匹配的筛选逻辑，避免反复写|和==的冗余代码：

library(dplyr)

Terra_data <- bind_rows(
  Terr_data_HM90 %>% filter(DECL_PERIO %in% c("1901-1950", "1951-2000", "2001-2010", "2011-2015")),
  Terr_data_HM14 %>% filter(DECL_PERIO %in% c("2016", "2017")),
  Terr_data_HM18 %>% filter(DECL_PERIO %in% c("2018", "2019")),
  Terr_data_HM20 %>% filter(DECL_PERIO %in% c("2020", "2021"))
)

如果不想依赖dplyr包，也可以用R基础函数实现，逻辑是先把4个筛选后的表存入列表，再调用do.call()批量执行行绑定：

Terra_data <- do.call(
  rbind,
  list(
    Terr_data_HM90[Terr_data_HM90$DECL_PERIO %in% c("1901-1950", "1951-2000", "2001-2010", "2011-2015"), ],
    Terr_data_HM14[Terr_data_HM14$DECL_PERIO %in% c("2016", "2017"), ],
    Terr_data_HM18[Terr_data_HM18$DECL_PERIO %in% c("2018", "2019"), ],
    Terr_data_HM20[Terr_data_HM20$DECL_PERIO %in% c("2020", "2021"), ]
  )
)

注意：基础rbind()对列类型一致性要求更严格，如果不同表同名列的存储类型（比如字符/因子）不一致会直接报错，bind_rows()会自动做类型兼容适配，更适合多表合并场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shae11