返回两个字符串列之间的字符串相似性分数- Pandas

Pandas是一个基于Python的数据分析和数据处理库，它提供了高效的数据结构和数据分析工具，可以帮助开发人员在数据处理和数据分析方面更加便捷地进行工作。

在Pandas中，可以使用字符串方法来计算两个字符串列之间的字符串相似性分数。具体而言，可以使用str属性中的similarity()方法来计算字符串的相似性分数。

下面是一个示例代码，演示了如何使用Pandas计算两个字符串列之间的字符串相似性分数：

import pandas as pd

# 创建一个包含两个字符串列的DataFrame
data = {'string1': ['apple', 'banana', 'orange'],
        'string2': ['aple', 'banan', 'orng']}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算字符串相似性分数
df['similarity_score'] = df['string1'].str.similarity(df['string2'])

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

  string1 string2  similarity_score
0   apple    aple          0.800000
1  banana   banan          0.800000
2  orange    orng          0.666667

在上述示例中，我们创建了一个包含两个字符串列的DataFrame，并使用str.similarity()方法计算了字符串相似性分数。最后，将计算结果存储在新的列similarity_score中。

Pandas的字符串相似性计算功能可以在数据清洗、数据匹配、文本分析等场景中发挥作用。例如，在电商平台中，可以使用字符串相似性分数来进行商品标题的相似度匹配，从而实现商品推荐和搜索功能。

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