使用相似字符串Python连接两列上的两个数据帧

，可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
from fuzzywuzzy import fuzz
from fuzzywuzzy import process

1. 创建两个数据帧：

df1 = pd.DataFrame({'Name': ['John Smith', 'Jane Doe', 'Mike Johnson', 'Sarah Brown'],
                    'Age': [25, 30, 35, 40]})
df2 = pd.DataFrame({'Full Name': ['John Smit', 'Jane D.', 'M. Johnson', 'S. Brown'],
                    'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000]})

1. 定义一个函数，用于计算两个字符串的相似度：

def calculate_similarity(str1, str2):
    return fuzz.ratio(str1, str2)

1. 对于df1中的每个姓名，使用fuzzywuzzy库的process.extractOne()函数在df2的Full Name列中找到最相似的字符串，并将其添加到df1中：

df1['Full Name'] = df1['Name'].apply(lambda x: process.extractOne(x, df2['Full Name'], scorer=fuzz.ratio)[0])

1. 将df1和df2连接起来，形成一个新的数据帧df3：

df3 = pd.concat([df1, df2['Salary']], axis=1)

这样，df3就是连接了两个数据帧的结果，其中包含了相似字符串连接后的Full Name列和对应的Salary列。

这个方法的优势是可以在处理数据时考虑到字符串的相似度，从而更准确地进行连接。它适用于需要根据相似字符串进行数据合并或匹配的场景，例如姓名匹配、地址匹配等。

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