использование нескольких фреймов данных и таблицы поиска для выполнения функций в r

Вам придется сначала преобразовать ваши данные в гораздо более чистую форму. Я предполагаю, что структура, которую вы dput выше, соответствует всему вашему df.site фрейму данных; а именно, что строки являются парными, первая из которых указывает код вида, вторая из которых имеет счет (или какие-то другие собранные данные?).

Начиная с df в качестве фрейма данных, который вы dput() выше, я сначала смоделирую некоторые данные для двух других фреймов данных:

df.sp <- data.frame(Species = paste0("species",1:8),
                    Code = c("ECHPUR", "CXBLAN", "ZIZAPT",
                             "CAMROT", "SILLAC", "OENPIL",
                             "ASCSYR", "ZIZAUR"))
df.sp
#>    Species   Code
#> 1 species1 ECHPUR
#> 2 species2 CXBLAN
#> 3 species3 ZIZAPT
#> 4 species4 CAMROT
#> 5 species5 SILLAC
#> 6 species6 OENPIL
#> 7 species7 ASCSYR
#> 8 species8 ZIZAUR

df.trait <- data.frame(Species = paste0("species",1:8),
                       leaft = round(runif(8, max=.2), 2),
                       rootl = round(runif(8, min=1, max=4),1))

df.trait
#>    Species leaft rootl
#> 1 species1  0.12   2.5
#> 2 species2  0.04   2.6
#> 3 species3  0.12   2.1
#> 4 species4  0.05   1.1
#> 5 species5  0.15   2.5
#> 6 species6  0.15   3.3
#> 7 species7  0.05   3.9
#> 8 species8  0.13   2.1

Во-первых, давайте очистим df, переместив эти вторые строки, содержащие собранные данные, и переместив эти значения в новый набор столбцов:

library(dplyr)

df.clean <- df %>% 
  #for each row, copy the direction and total from the following row
  mutate_at(vars(matches("dir|total")), lead) %>% 
  #create new columns for observed data and fill in values from following row
  mutate_at(vars(matches("t\\d+$")), 
            .funs = funs(n = lead(.))) %>% 
  #filter to rows with species code in t01
  filter(t01 %in% df.sp$Code) %>% 
  #drop "total" column (doesn't make sense after reshape)
  select(-total)

df.clean
#>   site dir    t01    t02    t03 t01_n t02_n t03_n
#> 1    2   N ECHPUR CXBLAN ZIZAPT     4     3     1
#> 2    2   S CAMROT ZIZAUR ECHPUR     1     4     2
#> 3    2  SE SILLAC OENPIL ASCSYR     3     2     2

Теперь у нас есть два набора соответствующих столбцов, которые имеют коды видов и значения соответственно. Чтобы преобразовать фрейм данных в длинную форму, мы будем использовать melt() из пакета data.table. Другие примеры того, как это сделать, см. в ответах на этот вопрос.

library(data.table)

df.clean <- df.clean %>% 
  setDT() %>% #convert to data.table to use data.tabel::melt
  melt(measure.vars = patterns("t\\d+$", "_n$"),
       value.name = c("Code", "Count") ) %>% 
  #drop "variable" column, which isn't needed
  select(-variable)

Наконец, присоединитесь к своим трем фреймам данных:

#merge tables together
df.summaries <- df.clean %>% 
  left_join(df.sp) %>% 
  left_join(df.trait)

На этом этапе вы должны быть в состоянии обобщить свои данные по интересующим вас группам, используя group_by и summarise.