R数据帧字符串包含：列1是否包含列2？

我有一个包含两列的数据框：

  Surname                Email
1   house  greghouse@gmail.com
2  wilson johnwatson@gmail.com

我想创建一个逻辑向量来检查电子邮件中是否包含姓氏。因此，结果应该是：

  Surname                Email CheckEmail
1   house  greghouse@gmail.com       TRUE
2  wilson johnwatson@gmail.com      FALSE

我尝试过grep，但grep似乎只能在一个或多个实例中查找一种模式。我特别需要在多个实例中查找多个模式

尝试使用librarystringi和：

尝试使用librarystringi和：

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下面是一个使用grepl矢量化的基本R选项：

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下面是一个使用grepl矢量化的基本R选项：

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下面是使用mapply和grepl的基本R方法：

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下面是使用mapply和grepl的基本R方法：

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为什么您需要dplyr来实现此目的？应该使用其他软件包是有原因的。在这里，将stringi或其包装器stringr与str_detect函数一起使用是有意义的，而使用dplyr则没有任何意义，因为相同的简单操作将列添加到data.frame中显然可以在base R中进行。您的意思是什么？该行可以工作，它相当于withdat、stri_detect_fixedEmail、姓氏。有功能的是没有必要的，它只是糖。最基本的版本是dat$CheckEmail保留您的答案，因为stringi位很有用。只需删除dplyr部分并进行相应编辑。@nicola完全正确。由于数据帧使用太长的名称，我使用了用于可读性的习惯。为什么为此需要dplyr？应该使用其他包是有原因的。在这里，将stringi或其包装器stringr与str_detect函数一起使用是有意义的，而使用dplyr则没有任何意义，因为相同的简单操作将列添加到data.frame中显然可以在base R中进行。您的意思是什么？该行可以工作，它相当于withdat、stri_detect_fixedEmail、姓氏。有功能的是没有必要的，它只是糖。最基本的版本是dat$CheckEmail保留您的答案，因为stringi位很有用。只需删除dplyr部分并进行相应编辑。@nicola完全正确。我习惯于为数据帧使用太长的名称来提高可读性。我会记住矢量化-看起来很有用。它比使用vapply快吗？@Bazz它可读性很强，但就性能而言，它不会对您有任何帮助。我会记住矢量化-似乎很有用。它比使用vapply快吗？@Bazz它可读性很强，但就性能而言，它不会给你带来任何好处。

> grep(df1$Surname,df1$Email)
[1] 1
Warning message:
In grep(df1$Surname, df1$Email) :
  argument 'pattern' has length > 1 and only the first element will be used

df1$CheckEmail <- stri_detect_fixed(df1$Email, df1$Surname)

df1$CheckEmail <- Vectorize(grepl)(df1$Surname, df1$Email)

transform(df, CheckEmail = mapply(grepl, Surname, Email))
#  Surname                Email CheckEmail
#1   house  greghouse@gmail.com       TRUE
#2  wilson johnwatson@gmail.com      FALSE