blocks|key|3274860|text|您可以使用/sapply来测试df$Result的所有成员上的字符串。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|3274861|testString+<-"Staphylococcus+chromogenes"
sapply(df$Result,+function(results){testString+%25in%25+results})
#[1]++TRUE+FALSE+FALSE|code-block|syntax|javascript|3274862|entityMap^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|I|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|J|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|-4|5|6|7|K|8|@]|9|@]|A|$]]]|H|$]]

You could use lapply/sapply to test the string on all of the members of df$Result.
<pre><code>testString &lt;-&quot;Staphylococcus chromogenes&quot;
sapply(df$Result, function(results){testString %in% results})
#[1] TRUE FALSE FALSE
</code></pre>

blocks|key|3274871|text|另一种选择是使用tidyverse。在这里，我mutate一个新列，这样您就可以看到分类法发生在哪里了。我在map中使用map来检查字符串是否发生在给定的列表中，然后如果字符串发生在给定的列表中(即使用any)，则返回TRUE。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|3274872|library(tidyverse)

df+%25>%25
++mutate(taxa_present+=+map_lgl(Result,+function(v)
++++str_detect(v,+"Staphylococcus+chromogenes")+%25>%25+any()))|code-block|syntax|javascript|3274873|输出|BOLD|3274874|#+A+tibble:+3+×+4
#+Groups:+++Site,+CowId+[3]
++Site++CowId+Result++++taxa_present
++<fct>+<int>+<list>++++<lgl>+++++++
1+FarmA++1000+<chr+[2]>+TRUE++++++++
2+FarmA++1001+<chr+[1]>+FALSE+++++++
3+FarmA++1002+<chr+[1]>+FALSE++|3274875|或者，如果您只想要一个简单的逻辑向量，那么您可以这样做：|3274876|map_lgl(df$Result,+function(v)
++str_detect(v,+"Staphylococcus+chromogenes")+%25>%25+any())

#[1]++TRUE+FALSE+FALSE|3274877|entityMap^0|8|9|N|6|1I|3|1O|3|2T|3|31|4|0|0|0|2|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|V|8|@$9|W|A|X|B|C]|$9|Y|A|Z|B|C]|$9|10|A|11|B|C]|$9|12|A|13|B|C]|$9|14|A|15|B|C]|$9|16|A|17|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|18|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|L|5|6|7|19|8|@$9|1A|A|1B|B|M]]|D|@]|E|$]]|$1|N|3|O|5|H|7|1C|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|P|3|Q|5|6|7|1D|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|R|3|S|5|H|7|1E|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|T|3|-4|5|6|7|1F|8|@]|D|@]|E|$]]]|U|$]]

Another option is to use <code>tidyverse</code>. Here, I <code>mutate</code> a new column so that you can see where the taxa occurs. I use <code>str_detect</code> within <code>map</code> to check to see if the string occurs within a given list, then return <code>TRUE</code> if the string occurs at all in a given list (i.e., using <code>any</code>).
<pre><code>library(tidyverse)

df %&gt;%
 mutate(taxa_present = map_lgl(Result, function(v)
 str_detect(v, &quot;Staphylococcus chromogenes&quot;) %&gt;% any()))
</code></pre>
Output
<pre><code># A tibble: 3 × 4
# Groups: Site, CowId [3]
 Site CowId Result taxa_present
 &lt;fct&gt; &lt;int&gt; &lt;list&gt; &lt;lgl&gt; 
1 FarmA 1000 &lt;chr [2]&gt; TRUE 
2 FarmA 1001 &lt;chr [1]&gt; FALSE 
3 FarmA 1002 &lt;chr [1]&gt; FALSE 
</code></pre>
Or if you just want a simple logical vector, then you could just do:
<pre><code>map_lgl(df$Result, function(v)
 str_detect(v, &quot;Staphylococcus chromogenes&quot;) %&gt;% any())

#[1] TRUE FALSE FALSE
</code></pre>

blocks|key|2963780|text|试试grepl+%2B+toString|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|2963781|>+grepl("Staphylococcus+chromogenes",+sapply(df$Result,+toString),+fixed+=+TRUE)
[1]++TRUE+FALSE+FALSE|code-block|syntax|javascript|2963782|entityMap^0|2|5|A|8|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|M|8|@$9|N|A|O|B|C]|$9|P|A|Q|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|R|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|-4|5|6|7|S|8|@]|D|@]|E|$]]]|L|$]]

Try <code>grepl</code> + <code>toString</code>
<pre><code>&gt; grepl(&quot;Staphylococcus chromogenes&quot;, sapply(df$Result, toString), fixed = TRUE)
[1] TRUE FALSE FALSE
</code></pre>

blocks|key|1728903|text|基于dplyr的另一种可能的解决方案|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|1728904|library(dplyr)

df+%25>%25+
++rowwise+%25>%25+
++mutate(Presence+=+"Staphylococcus+chromogenes"+%25in%25+Result)

#>+#+A+tibble:+3+×+4
#>+#+Rowwise:++Site,+CowId
#>+++Site++CowId+Result++++Presence
#>+++<fct>+<int>+<list>++++<lgl>+++
#>+1+FarmA++1000+<chr+[2]>+TRUE++++
#>+2+FarmA++1001+<chr+[1]>+FALSE+++
#>+3+FarmA++1002+<chr+[1]>+FALSE|code-block|syntax|javascript|1728905|entityMap^0|2|5|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|M|8|@$9|N|A|O|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|P|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|-4|5|6|7|Q|8|@]|D|@]|E|$]]]|L|$]]

Another possible solution, based on <code>dplyr</code>:
<pre class="lang-r prettyprint-override"><code>library(dplyr)

df %&gt;% 
 rowwise %&gt;% 
 mutate(Presence = &quot;Staphylococcus chromogenes&quot; %in% Result)

#&gt; # A tibble: 3 × 4
#&gt; # Rowwise: Site, CowId
#&gt; Site CowId Result Presence
#&gt; &lt;fct&gt; &lt;int&gt; &lt;list&gt; &lt;lgl&gt; 
#&gt; 1 FarmA 1000 &lt;chr [2]&gt; TRUE 
#&gt; 2 FarmA 1001 &lt;chr [1]&gt; FALSE 
#&gt; 3 FarmA 1002 &lt;chr [1]&gt; FALSE
</code></pre>

Suppose I have a data.frame in the following format:
<pre><code>Site CowId Result
FarmA 1000 c(&quot;Aerococcus viridans&quot;, &quot;Staphylococcus chromogenes&quot;)
FarmA 1001 Staphylococcus aureus
FarmA 1002 Contaminated
</code></pre>
How can I check if Staphylococcus chromogenes is a member within any of the sets without unnesting any potential vectors within the Result column?
<pre><code>df &lt;- structure(list(Site = structure(c(1L, 1L, 1L), .Label = &quot;FarmA&quot;, class = &quot;factor&quot;), CowId = 1000:1002, Result = list(c(&quot;Aerococcus viridans&quot;, &quot;Staphylococcus chromogenes&quot;), &quot;Staphylococcus aureus&quot;, &quot;Contaminated&quot;)), class = c(&quot;grouped_df&quot;, &quot;tbl_df&quot;, &quot;tbl&quot;, &quot;data.frame&quot;), row.names = c(NA, -3L), groups = structure(list( Site = structure(c(1L, 1L, 1L), .Label = &quot;FarmA&quot;, class = &quot;factor&quot;), CowId = 1000:1002, .rows = structure(list(1L, 2L, 3L), ptype = integer(0), class = c(&quot;vctrs_list_of&quot;, &quot;vctrs_vctr&quot;, &quot;list&quot;))), class = c(&quot;tbl_df&quot;, &quot;tbl&quot;, &quot;data.frame&quot; ), row.names = c(NA, -3L), .drop = TRUE))
</code></pre>

Checking for membership in a column of list vectors

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假设我有一个data.frame，格式如下：Site     CowId    ResultFarmA    1000     c("Aerococcus viridans", "Staphylococcus chromogenes")FarmA    1001     Staphylococcus aureusFar...

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