R语言如何按分组匹配数据框两列值并标记符合条件的行

需要给大型数据框按规则打标记：按attr字段分组后，若某行的col1取值出现在同组的所有col2取值中，就给该行打标记1，否则打0。
期望效果参考示例：

原有错误代码：

df %>%
 group_by(attr) %>%
 mutate(flag=ifelse(any(col1)==any(col2), 1, 0))

原有代码逻辑完全偏离需求：any(col1)的作用是判断col1列是否存在非空、非0、非FALSE的真值，any(col2)同理，二者比较本质是判断两列是否同时存在/不存在真值，和“col1的值是否在col2中匹配”没有关系，自然得不到正确结果。

直接用%in%运算符做值匹配即可，不需要嵌套ifelse，布尔值转整数就能得到1/0标记：

library(dplyr)
df %>%
  group_by(attr) %>%
  mutate(flag = as.integer(col1 %in% col2)) %>%
  ungroup()

如果数据量极大，追求更高运算效率，可以用data.table写法，分组计算速度更快：

library(data.table)
setDT(df)[, flag := as.integer(col1 %in% col2), by = attr]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rudolf Nyitray