,可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
from fuzzywuzzy import fuzz
from fuzzywuzzy import process
data = {'words': ['abrv', 'speling', 'acronym', 'misspelled']}
df = pd.DataFrame(data)
reference_words = ['abbreviation', 'spelling', 'acronym', 'misspelled']
def get_similarity_score(word):
scores = process.extract(word, reference_words, scorer=fuzz.token_sort_ratio)
return max(scores, key=lambda x: x[1])[0]
df['corrected_words'] = df['words'].apply(get_similarity_score)
print(df)
输出结果将会是一个包含原始单词和纠正后单词的DataFrame。
对于DataFrame Pandas中处理缩写和拼写错误的单词,可以使用模糊匹配算法(如fuzzywuzzy库)来计算单词之间的相似度得分,并根据得分选择最相似的正确拼写。这种方法可以帮助纠正缩写和拼写错误的单词,提高数据的准确性和一致性。
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