R 基于模式匹配创建指标变量

我有一个文本变量，我想创建标识文本变量中模式向量的指标变量。 对于每个模式，应创建一个新的指示符变量（最好使用与模式相同的变量名称）

创建示例数据：

#rm(list = ls())
mydata <- read.table(
  header = T, con <- textConnection
  ('
ID text
6 "aaa"
7 "bbb"
10 "ccc"
11 "a bbb"
29 "a bbb"
30 "bbb"
31 "ddd"
'), stringsAsFactors = FALSE, fill = TRUE, strip.white = TRUE)
close(con)

#rm（list=ls（））
mydata您可以这样做

for(i in vecpat){
  mydata[, i] <- as.integer(grepl(pattern = i, x = mydata$text))
}

mydata
  ID  text aaa bbb ccc ddd eee
1  6   aaa   1   0   0   0   0
2  7   bbb   0   1   0   0   0
3 10   ccc   0   0   1   0   0
4 11 a bbb   0   1   0   0   0
5 29 a bbb   0   1   0   0   0
6 30   bbb   0   1   0   0   0
7 31   ddd   0   0   0   1   0

这与Andrew的答案基本相同，但我还是发布了：

lapply(vecpat, function(x){
    mydata[x] <<- as.numeric(grepl(x, mydata$text))
})
ID  text aaa bbb ccc ddd eee
1  6   aaa   1   0   0   0   0
2  7   bbb   0   1   0   0   0
3 10   ccc   0   0   1   0   0
4 11 a bbb   0   1   0   0   0
5 29 a bbb   0   1   0   0   0
6 30   bbb   0   1   0   0   0
7 31   ddd   0   0   0   1   0

这就是您需要的：
sapply（vecpat，grepl，x=mydata$text）+0L
亲爱的Andrew谢谢。它就像一个符咒。出于好奇，这是一个循环，是否也有一个向量化版本？我不认为有一个简单的向量化函数可以做到这一点。这里的另一个解决方案更多的是一种“向量化”方法，尽管两者基本上做相同的事情。我倾向于使用显式循环而不是使用
我将它们的速度与proc.time进行了比较：在超过100万条记录和3种模式上，这两种模式都花费了大约35秒。你的模式快了一点。但是，我尝试了800种模式（是的）然后它在记忆中回响，另一个例子成功了though@mauricevergeer事实上，这让我想到了——见上面的修正案——我意识到毕竟有一个矢量化的函数——
外部
。可能更快。哇，快多了。当时间从28秒降到2秒时。谢谢！亲爱的AmatsuNet，谢谢！它工作得很好，就像pr一样对我的问题的口头答复。
for(i in vecpat){
  mydata[, i] <- as.integer(grepl(pattern = i, x = mydata$text))
}

mydata
  ID  text aaa bbb ccc ddd eee
1  6   aaa   1   0   0   0   0
2  7   bbb   0   1   0   0   0
3 10   ccc   0   0   1   0   0
4 11 a bbb   0   1   0   0   0
5 29 a bbb   0   1   0   0   0
6 30   bbb   0   1   0   0   0
7 31   ddd   0   0   0   1   0

library(stringr)
mydata[, vecpat] <- outer(mydata$text, vecpat, str_detect) + 0L

lapply(vecpat, function(x){
    mydata[x] <<- as.numeric(grepl(x, mydata$text))
})
ID  text aaa bbb ccc ddd eee
1  6   aaa   1   0   0   0   0
2  7   bbb   0   1   0   0   0
3 10   ccc   0   0   1   0   0
4 11 a bbb   0   1   0   0   0
5 29 a bbb   0   1   0   0   0
6 30   bbb   0   1   0   0   0
7 31   ddd   0   0   0   1   0

library(stringi)
cbind(mydata, sapply(vecpat, function(x) stri_detect_fixed(mydata$text, x) + 0L))