我正在尝试模糊匹配两个csv文件，每个文件包含一列名称，它们相似但不相同。到目前为止我的代码如下:importpandasaspdfrompandasimportDataFramefromfuzzywuzzyimportprocessimportcsvsave_file=open('fuzzy_match_results.csv','w')writer=csv.writer(save_file,lineterminator='\n')defparse_csv(path):withopen(path,'r')asf:reader=csv.reader(f,delimiter=',')fo
我有两个数据框，每个数据框都有不同的行数。下面是每个数据集的几行df1=CompanyCityStateZIPFREDDIELEESAMERICANGOURMETSAUCESt.LouisMO63101CITYARCHRIVER2015FOUNDATIONSt.LouisMO63102GLAXOSMITHKLINECONSUMERHEALTHCARESt.LouisMO63102LACKEYSHEETMETALSt.LouisMO63102和df2=FDACompanyFDACityFDAStateFDAZIPLACKEYSHEETMETALSt.LouisMO63102PRIMUSS
我有2个超过一百万个名字的列表，它们的命名约定略有不同。这里的目标是匹配那些相似的记录，具有95%置信度的逻辑。我知道我可以利用一些库，例如Python中的FuzzyWuzzy模块。然而，就处理而言，将1个列表中的每个字符串与另一个列表进行比较似乎会占用太多资源，在这种情况下，这似乎需要100万次乘以另一百万次迭代。对于这个问题还有其他更有效的方法吗？更新:所以我创建了一个分桶函数并应用了一个简单的规范化来删除空格、符号并将值转换为小写等...forninlist(dftest['YM'].unique()):n=str(n)frame=dftest['Name'][dftest['Y
我有2个超过一百万个名字的列表，它们的命名约定略有不同。这里的目标是匹配那些相似的记录，具有95%置信度的逻辑。我知道我可以利用一些库，例如Python中的FuzzyWuzzy模块。然而，就处理而言，将1个列表中的每个字符串与另一个列表进行比较似乎会占用太多资源，在这种情况下，这似乎需要100万次乘以另一百万次迭代。对于这个问题还有其他更有效的方法吗？更新:所以我创建了一个分桶函数并应用了一个简单的规范化来删除空格、符号并将值转换为小写等...forninlist(dftest['YM'].unique()):n=str(n)frame=dftest['Name'][dftest['Y
我有以下问题我有一个包含句子的数据框master，例如masterOut[8]:original0thisisanicesentence1thisisanotherone2stackoverflowisnice对于Master中的每一行，我使用fuzzywuzzy查找另一个Dataframeslave以获得最佳匹配。我使用了fuzzywuzzy，因为两个数据帧之间的匹配句子可能会有所不同(额外的字符等)。例如，从属可以是slaveOut[10]:my_valuename02helloworld11congratulations22thisisanicesentence33thisi
我有以下问题我有一个包含句子的数据框master，例如masterOut[8]:original0thisisanicesentence1thisisanotherone2stackoverflowisnice对于Master中的每一行，我使用fuzzywuzzy查找另一个Dataframeslave以获得最佳匹配。我使用了fuzzywuzzy，因为两个数据帧之间的匹配句子可能会有所不同(额外的字符等)。例如，从属可以是slaveOut[10]:my_valuename02helloworld11congratulations22thisisanicesentence33thisi
简介字符串模糊匹配在很多问题中有实际价值。比如NER或任何词条关联问题，将不规范的词条与标准词条进行链接匹配。在数据量大或包含关系复杂时，使用优秀的工具包可极大提升效率。FuzzyWuzzy既是这样一个可进行字符串模糊匹配的python包，根据LevenshteinDistance（也被称为EditDistance，指两个字符串，有一个转换成另一个所需要的最少操作次数）计算字符串之间的差异。这在序列比对中也是很常用的算法。编辑距离越小，两个字符串相似度越高。FuzzyWuzzy已更新到0.18.0版本，目前已更名为TheFuzz，对应0.19.0版本。而目前是使用更多的则是RapidFuzz，
我正在用Python学习fuzzywuzzy。我了解fuzz.ratio、fuzz.partial_ratio、fuzz.token_sort_ratio和fuzz.token_set_ratio的概念>。我的问题是什么时候使用哪个功能？我是否先检查2个字符串的长度，如果不相似，则说规则fuzz.partial_ratio?如果两个字符串的长度相似，我会使用fuzz.token_sort_ratio？我应该始终使用fuzz.token_set_ratio吗？有人知道SeatGeek使用什么标准吗？我正在尝试建立一个房地产网站，想用fuzzywuzzy来比较地址。
我正在用Python学习fuzzywuzzy。我了解fuzz.ratio、fuzz.partial_ratio、fuzz.token_sort_ratio和fuzz.token_set_ratio的概念>。我的问题是什么时候使用哪个功能？我是否先检查2个字符串的长度，如果不相似，则说规则fuzz.partial_ratio?如果两个字符串的长度相似，我会使用fuzz.token_sort_ratio？我应该始终使用fuzz.token_set_ratio吗？有人知道SeatGeek使用什么标准吗？我正在尝试建立一个房地产网站，想用fuzzywuzzy来比较地址。
