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和相关的匹配采用正则表达式，而不是文字子字符串。如果你没有预料到，并且你试图匹配一个无效的正则表达式，它就不起作用:

> grep("[", "abc[")
Error in grep("[", "abc[") : 
  invalid regular expression '[', reason 'Missing ']''

要做一个真子字符串测试，使用fixed = true。

> grep("[", "abc[", fixed = TRUE)
[1] 1

如果你确实想要正则表达式，很好，但这并不是OP所要求的。

如果你也想检查一个字符串(或一组字符串)是否包含多个子字符串，你也可以在两个子字符串之间使用'|'。

>substring="as|at"
>string_vector=c("ass","ear","eye","heat") 
>grepl(substring,string_vector)

你会得到

[1]  TRUE FALSE FALSE  TRUE

因为第一个单词包含子字符串“as”，而最后一个单词包含子字符串“at”

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(如果有的话)。

这个线程的建议是stringr的str_detect和grepl。下面是微基准测试包中的基准测试:

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

可以看到，使用str_detect和grepl对关键字的实际字符串和向量进行了超过5000次的关键字搜索，grepl的性能要比str_detect好得多。

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关键字。

你想要grepl:

> chars <- "test"
> value <- "es"
> grepl(value, chars)
[1] TRUE
> chars <- "test"
> value <- "et"
> grepl(value, chars)
[1] FALSE

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和相关的匹配采用正则表达式，而不是文字子字符串。如果你没有预料到，并且你试图匹配一个无效的正则表达式，它就不起作用:

> grep("[", "abc[")
Error in grep("[", "abc[") : 
  invalid regular expression '[', reason 'Missing ']''

要做一个真子字符串测试，使用fixed = true。

> grep("[", "abc[", fixed = TRUE)
[1] 1

如果你确实想要正则表达式，很好，但这并不是OP所要求的。

使用grepl函数

grepl( needle, haystack, fixed = TRUE)

像这样:

grepl(value, chars, fixed = TRUE)
# TRUE

使用?grepl获取更多信息。