pandas数据帧中的匹配(fuzzywuzzy)
pandas数据帧中的匹配(fuzzywuzzy)是指使用模糊匹配算法来在数据帧中查找相似的字符串。模糊匹配算法可以帮助我们处理一些文本数据中的拼写错误、大小写不一致等问题，从而提高数据的准确性和一致性。
在pandas中，可以使用fuzzywuzzy库来实现模糊匹配。该库提供了一些函数，如fuzz.ratio、fuzz.partial_ratio、fuzz.token_sort_ratio等，用于计算字符串之间的相似度。这些函数会返回一个相似度得分，范围从0到100，表示两个字符串的相似程度。
应用场景：
- 数据清洗：在数据清洗过程中，经常会遇到一些文本数据存在拼写错误或大小写不一致的情况。使用模糊匹配算法可以帮助我们找到相似的字符串，并进行修正或合并。
- 数据合并：当需要将两个数据集进行合并时，可能存在一些列名或索引名不完全一致的情况。使用模糊匹配算法可以帮助我们找到相似的列名或索引名，并进行匹配合并。
- 数据查询：在进行数据查询时，有时候输入的关键词可能存在一些拼写错误或变体。使用模糊匹配算法可以帮助我们找到相似的关键词，并返回相关的查询结果。
推荐的腾讯云相关产品： 腾讯云提供了一系列与数据处理和分析相关的产品，可以帮助用户进行数据清洗、数据分析和数据可视化等工作。以下是一些推荐的产品：
- 云数据库 TencentDB：腾讯云的云数据库服务，提供了高可用、高性能的数据库解决方案，适用于各种规模的应用场景。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 数据万象（COS）：腾讯云的对象存储服务，提供了高可靠、低成本的存储解决方案，适用于存储和处理各种类型的数据。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 弹性MapReduce（EMR）：腾讯云的大数据处理平台，提供了分布式计算和数据处理的能力，适用于大规模数据的处理和分析。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/emr
请注意，以上推荐的产品仅供参考，具体选择应根据实际需求进行评估和决策。
相关·内容
1回答
来比较我用的名字fuzzywuzzy。fuzz.partial_ratio(row['Name'], name)) >= 50), axis=1) byname_tt []
standing_re ['mystandying_tz&#
浏览 39提问于2021-08-20得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在使用AttributeError: 'property' object has no attribute 'append'运行匹配项目的循环，并尝试使用fuzzywuzzy将结果保存到数据帧中，但我得到了错误fuzzywuzzy 在过去的几天里，我一直被困在这个问题上。理想情况下，我希望将5行匹配项添加到数据帧的底部--列应该包括fuzzywuz
浏览 215提问于2020-04-25得票数 0
回答已采纳
1回答
我使用模糊wuzzy来比较两个不同数据帧中的两列。我想在df2中检索同一行不同列中的相应值。例如：import pandas as pdfrom fuzzywuzzy im
浏览 1提问于2017-02-28得票数 1
1回答
熊猫模糊匹配的多处理
、、、、
我有两个数据帧。在Df_Address中是否有模糊匹配。如果有匹配，我想提取相同的Project_ID和Project_Start_Date。下面是我正在尝试的代码import numpy as npfrom fuzzywuzzy import(“匹配字符串”，得分)
但它也提供了类似的条件。另外，
浏览 2提问于2020-08-13得票数 1
2回答
我有两个带有名字列表的数据框我使用fuzzy通过以下代码从df2获取df1条目的最佳匹配：from fuzzywuzzy import process
但这需要永远的<
浏览 26提问于2017-08-16得票数 5
回答已采纳
我偶然发现了我一直在引用的这篇文章：。我引用的代码在答案部分，使用了模糊的wuzzy和pandas。它使用模糊wuzzy为2个数据帧中的重复行提供资金。我的目标是修改这段代码，这样我就可以在单个数据帧中检查行重复项。以下是我到目前为止拥有的代码：from fuzzywuzzy import
浏览 4提问于2018-12-05得票数 1
我想要跟踪运动器材库存，它由3个数组组成，这些数组包含品牌、产品及其价格，我将它们存储在一个数据框中，并使用FuzzyWuzzy搜索特定的关键字(例如‘'Football')，在我的pandas数据帧中，它应该只显示我的数据帧中的那些元素
有一个结果数组，它由我搜索的关键字的元组组成，以及关
浏览 1提问于2019-11-03得票数 0
I需要比较Pandas数据帧中的两列和模糊匹配。如果模糊匹配超过某一百分比(例如85)，我需要返回该百分比，或者返回一个字符串表示"Partial Match"如果不匹配，则返回"No Match"
c
浏览 2提问于2019-08-26得票数 0
3回答
我有一个这样的数据帧
现在，我想要规范化'comments‘列中的字符串，用于单词'election’。我尝试使用fuzzywuzzy，但无法在熊猫数据帧上实现它，以部分匹配“选举”一词。输出数据框的'comments‘列中应该有单词'election’，如下所示
假设我有大约100k行，“选举”这个词的可能组合
浏览 1提问于2018-04-26得票数 0
1回答
我有一个spark数据帧-------------------------1 |CA | appel | 1003 | CA | berry | 10import fuzzywuzzy
from
浏览 8提问于2021-11-30得票数 0
我有一个从python导入的CSV文件创建的数据框，遵循下面我创建的模糊匹配逻辑，但我被困在如何将该逻辑应用于数据框中的列： import pipStr1 =Lakers"print(Partial_Ratio) 但我希望能够将相同的逻辑应用
浏览 11提问于2021-01-22得票数 0
我正在尝试通过使用python中的fuzzywuzzy库来匹配字符串，以便在字符串中获得最大可能的匹配。import pandas as pdfrom fuzzywuzzy import fuzz
input_row =
浏览 6提问于2018-12-28得票数 1
我试图使用Python在R数据框架中运行以下代码。from fuzzywuzzy import fuzzimport osimport timeitfrom rpy2.robjects import rpandas2ri.activate()
start = timeit.default_t
浏览 0提问于2015-06-24得票数 2
回答已采纳
1回答
我刚刚学会了python，我正在尝试将fuzzwuzzy模块与pandas结合使用，以帮助匹配来自PLACEMENT和CREATIVE_NAME列的名称。我已经知道了如何针对CREATIVE_NAME的所有行测试放置的第一行；但是，我不知道如何移动到放置的下一行并针对CREATIVE_NAME列进行测试。我这个项目的最终目标是将每个置放位置值的顶级匹配打印出来，以供进一步分析。
浏览 0提问于2015-08-26得票数 0
1回答
我有一个学生等级数据集，其中缺少几个值，我希望对同一数据集中的名称和排名列执行模糊逻辑，找到最佳匹配值，更新其余列的空值，并添加匹配的名称列、匹配的秩列和分数。这是我的密码ds2 = pd.read_csv(dataset.csv)
# Columns to match on from df_left
浏览 5提问于2022-03-03得票数 0
2回答
我在python中使用fuzzywuzzy进行模糊字符串匹配。我在一个名为HKCP_list的列表中有一组名称，我正在迭代地将它们与pandas列进行匹配，以获得可能的最佳匹配。'concat_name‘，该列需要与列表HKCP_list中的每个名称匹配。我正在比较的'concat_name‘列是通过连接数据帧中的</
浏览 0提问于2019-05-27得票数 1
2回答
我有两个不同行号的数据格式，其中包含了有关球员的信息。第一个有我需要的所有名字。在某些情况下，玩家的名字差别较小。
df2 = pd.DataFrame({'Player': ["John Sepi", 'Mark A.我想要创建一个新的dataframe，它的所有名称都来自第一个dataframe，其各自的年龄来自于第二个dataframe。如果第二位玩家丢失，用常量完成新的
浏览 9提问于2022-05-18得票数 0
回答已采纳
我正在尝试在充满组织名称的PANDAS列中寻找潜在的匹配项。我目前正在使用iterrows()，但它在大约有70,000行的数据帧上非常慢。数据帧的前四行如下所示：0 cliftonlarsonallen llp minneapolis MNorg_list = df['org_nam
浏览 4提问于2018-10-04得票数 14
2回答
我试图在字符串列上加入两个不完全相同的数据格式。我意识到这已经被要求很多，但我正在努力寻找任何与我的需要相关的东西。我的代码如下所示import pandas as pdfrom fuzzywuzzy import process2['key'] = df_2['Name'].apply(lambda x : [pr
浏览 1提问于2019-11-25得票数 0
回答已采纳
我想知道如何在Pandas中将for循环转换为.apply()方法。我试图迭代一个数据帧(df1)的一列，并从第二个数据帧(df2)的子集返回匹配项。我有一个进行匹配的函数( matching )，还有一个从过滤器中选择正确子集的函数( df2 )。我想知道是否可以使用Pandas的.apply()方法来调用这两个函数。我已经弄清楚了如何作为一个for循环(见下文
浏览 13提问于2019-11-09得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
