我正在尝试确定一个字符串是否是另一个字符串的子集。例如：
chars <- "test"
value <- "es"
如果“value”作为字符串“chars”的一部分出现，我想返回 TRUE。在以下情况下，我想返回 false：
chars <- "test"
value <- "et"
【问题讨论】：
fixed=TRUE，否则您将其视为正则表达式而不是字符串。请参阅我 2016 年 10 月的回答。
fixed=TRUE，要么有一个错误会悄悄地巧妙地弄乱您的数据。
使用grepl 函数
grepl( needle, haystack, fixed = TRUE)
像这样：
grepl(value, chars, fixed = TRUE)
# TRUE
使用?grepl 了解更多信息。
【讨论】：
vec <- replicate(100000, paste( sample(letters, 10, replace=TRUE), collapse='') )。
system.time(a <- grepl("abc", vec)) 和system.time(a <- grepl("abc", vec, fixed=TRUE))，而fixed=TRUE 仍然存在，如果稍微慢一点的话。这些短字符串的差异并不明显，但fixed=TRUE 似乎仍然没有更快。不过，感谢您指出，fixed=TRUE 真正受到打击的是长字符串。
唉，我花了 45 分钟才找到这个简单问题的答案。答案是：grepl(needle, haystack, fixed=TRUE)
# Correct
> grepl("1+2", "1+2", fixed=TRUE)
[1] TRUE
> grepl("1+2", "123+456", fixed=TRUE)
[1] FALSE
# Incorrect
> grepl("1+2", "1+2")
[1] FALSE
> grepl("1+2", "123+456")
[1] TRUE
grep 以 linux 可执行文件命名，它本身是 "Global Regular Expression 的首字母缩写Print"，它会读取输入行，然后在它们与您提供的参数匹配时打印它们。 “全局”意味着匹配可以出现在输入行的任何位置，我将在下面解释“正则表达式”，但想法是它是匹配字符串的更聪明的方式（R 称之为“字符”，例如class("abc")），和“打印”，因为它是一个命令行程序，发出输出意味着它打印到它的输出字符串。
现在，grep 程序基本上是一个过滤器，从输入行到输出行。似乎 R 的 grep 函数同样会采用一组输入。由于我完全不知道的原因（我大约一个小时前才开始使用 R），它返回匹配索引的向量，而不是匹配列表。
但是，回到你最初的问题，我们真正想要的是知道我们是否在大海捞针中找到了针，一个真/假值。他们显然决定将这个函数命名为grepl，就像在“grep”中一样，但带有一个“Logical”返回值（他们调用真假逻辑值，例如class(TRUE)）。
所以，现在我们知道了名称的来源和用途。让我们回到正则表达式。参数，即使它们是字符串，它们也用于构建正则表达式（以下简称：正则表达式）。正则表达式是一种匹配字符串的方法（如果这个定义激怒了你，那就放手吧）。例如，正则表达式a 匹配字符"a"，正则表达式a* 匹配字符"a" 0 次或多次，正则表达式a+ 匹配字符"a" 1 次或多次。因此，在上面的示例中，我们正在搜索的针 1+2，当被视为正则表达式时，表示“一个或多个 1 后跟一个 2”......但我们的后面是一个加号！
所以，如果你使用grepl 而不设置fixed，你的针会意外地成为干草堆，并且会经常意外地工作，我们可以看到它甚至适用于 OP 的示例。但这是一个潜在的错误！我们需要告诉它输入是一个字符串，而不是一个正则表达式，这显然是 fixed 的用途。为什么固定？不知道，把这个答案加入书签，b/c 你可能需要再查 5 次才能记住它。
您的代码越好，您需要了解的历史就越少。每个参数至少可以有两个有趣的值（否则它不需要是一个参数），文档在这里列出了 9 个参数，这意味着至少有 2^9=512 种调用它的方法，这需要做很多工作编写，测试和记住...解耦这些函数（将它们拆分，消除彼此的依赖关系，字符串事物与正则表达式事物不同，与向量事物不同）。一些选项也是互斥的，不要给用户错误的代码使用方式，即有问题的调用应该是结构上无意义的（例如传递一个不存在的选项），而不是逻辑上无意义的（你必须发出警告来解释它）。打个比方：用一堵墙代替 10 楼一侧的前门比挂一个警告不要使用它的标志要好，但两者都比两者都好。在接口中，函数定义了参数应该是什么样子，而不是调用者（因为调用者依赖于函数，推断每个人可能想要调用它的所有内容都使得函数也依赖于调用者，并且这种类型周期性依赖会迅速阻塞系统，并且永远不会提供您期望的好处）。小心模棱两可的类型，TRUE 和 0 和 "abc" 之类的东西都是向量，这是一个设计缺陷。
【讨论】：
grep 过滤的是行，而不是单元格。
你想要grepl:
> chars <- "test"
> value <- "es"
> grepl(value, chars)
[1] TRUE
> chars <- "test"
> value <- "et"
> grepl(value, chars)
[1] FALSE
【讨论】：
使用stringi包中的这个函数：
> stri_detect_fixed("test",c("et","es"))
[1] FALSE TRUE
一些基准测试：
library(stringi)
set.seed(123L)
value <- stri_rand_strings(10000, ceiling(runif(10000, 1, 100))) # 10000 random ASCII strings
head(value)
chars <- "es"
library(microbenchmark)
microbenchmark(
grepl(chars, value),
grepl(chars, value, fixed=TRUE),
grepl(chars, value, perl=TRUE),
stri_detect_fixed(value, chars),
stri_detect_regex(value, chars)
)
## Unit: milliseconds
## expr min lq median uq max neval
## grepl(chars, value) 13.682876 13.943184 14.057991 14.295423 15.443530 100
## grepl(chars, value, fixed = TRUE) 5.071617 5.110779 5.281498 5.523421 45.243791 100
## grepl(chars, value, perl = TRUE) 1.835558 1.873280 1.956974 2.259203 3.506741 100
## stri_detect_fixed(value, chars) 1.191403 1.233287 1.309720 1.510677 2.821284 100
## stri_detect_regex(value, chars) 6.043537 6.154198 6.273506 6.447714 7.884380 100
【讨论】：
另外，可以使用“stringr”库：
> library(stringr)
> chars <- "test"
> value <- "es"
> str_detect(chars, value)
[1] TRUE
### For multiple value case:
> value <- c("es", "l", "est", "a", "test")
> str_detect(chars, value)
[1] TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE
【讨论】：
如果您还想检查一个字符串（或一组字符串）是否包含多个子字符串，您也可以使用“|”在两个子字符串之间。
>substring="as|at"
>string_vector=c("ass","ear","eye","heat")
>grepl(substring,string_vector)
你会得到
[1] TRUE FALSE FALSE TRUE
因为第一个词有子串“as”，最后一个词含有子串“at”
【讨论】：
使用grep 或grepl 但要注意是否要使用正则表达式。
默认情况下，grep 和相关采用 正则表达式 进行匹配，而不是文字子字符串。如果您没有预料到，并且您尝试匹配无效的正则表达式，则它不起作用：
> grep("[", "abc[")
Error in grep("[", "abc[") :
invalid regular expression '[', reason 'Missing ']''
要进行真正的子字符串测试，请使用fixed = TRUE。
> grep("[", "abc[", fixed = TRUE)
[1] 1
如果您确实想要正则表达式，很好，但这不是 OP 似乎要问的。
【讨论】：
您可以使用grep
grep("es", "Test")
[1] 1
grep("et", "Test")
integer(0)
【讨论】：
这里有类似的问题：给定一个字符串和一个关键字列表，检测字符串中包含哪些关键字（如果有）。
此线程的建议建议 stringr 的 str_detect 和 grepl。以下是来自microbenchmark 包的基准测试：
使用
map_keywords = c("once", "twice", "few")
t = "yes but only a few times"
mapper1 <- function (x) {
r = str_detect(x, map_keywords)
}
mapper2 <- function (x) {
r = sapply(map_keywords, function (k) grepl(k, x, fixed = T))
}
然后
microbenchmark(mapper1(t), mapper2(t), times = 5000)
我们发现
Unit: microseconds
expr min lq mean median uq max neval
mapper1(t) 26.401 27.988 31.32951 28.8430 29.5225 2091.476 5000
mapper2(t) 19.289 20.767 24.94484 23.7725 24.6220 1011.837 5000
如您所见，使用str_detect 和grepl 对一个实用的关键字字符串和向量进行超过 5,000 次关键字搜索迭代，grepl 的性能比str_detect 好很多。
结果是布尔向量r，它标识字符串中包含哪些关键字（如果有）。
因此，我建议使用grepl 来确定字符串中是否有任何关键字。
【讨论】：