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python - 在数据框列中应用模糊匹配并将结果保存在新列中

coder 2023-08-17 原文

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 =
     Company                                   City         State  ZIP
     FREDDIE LEES AMERICAN GOURMET SAUCE       St. Louis    MO     63101
     CITYARCHRIVER 2015 FOUNDATION             St. Louis    MO     63102
     GLAXOSMITHKLINE CONSUMER HEALTHCARE       St. Louis    MO     63102
     LACKEY SHEET METAL                        St. Louis    MO     63102

和

df2 = 
     FDA Company                    FDA City    FDA State   FDA ZIP
     LACKEY SHEET METAL             St. Louis   MO          63102
     PRIMUS STERILIZER COMPANY LLC  Great Bend  KS          67530
     HELGET GAS PRODUCTS INC        Omaha       NE          68127
     ORTHOQUEST LLC                 La Vista    NE          68128

我使用 combined_data = pandas.concat([df1, df2], axis = 1) 并排加入了他们.我的下一个目标是比较 df1['Company'] 下的每个字符串df2['FDA Company'] 下的每个字符串使用来自 fuzzy wuzzy 的几个不同的匹配命令模块并返回最佳匹配的值及其名称。我想将其存储在新列中。例如，如果我做了 fuzz.ratio和 fuzz.token_sort_ratio在 LACKY SHEET METAL在df1['Company']至 df2['FDA Company']它会返回最佳匹配是 LACKY SHEET METAL得分为 100然后这将保存在 combined data 中的新列下.结果看起来像

combined_data =
     Company                                   City         State  ZIP      FDA Company                     FDA City    FDA State   FDA ZIP     fuzzy.token_sort_ratio    match    fuzzy.ratio         match
     FREDDIE LEES AMERICAN GOURMET SAUCE       St. Louis    MO     63101    LACKEY SHEET METAL              St. Louis   MO          63102       LACKEY SHEET METAL        100      LACKEY SHEET METAL  100
     CITYARCHRIVER 2015 FOUNDATION             St. Louis    MO     63102    PRIMUS STERILIZER COMPANY LLC   Great Bend  KS          67530
     GLAXOSMITHKLINE CONSUMER HEALTHCARE       St. Louis    MO     63102    HELGET GAS PRODUCTS INC         Omaha       NE          68127
     LACKEY SHEET METAL                        St. Louis    MO     63102    ORTHOQUEST LLC                  La Vista    NE          68128

我试过

combined_data['name_ratio'] = combined_data.apply(lambda x: fuzz.ratio(x['Company'], x['FDA Company']), axis = 1)

但是由于列的长度不同而出现错误。

我被难住了。我如何才能做到这一点？

最佳答案

我不知道你在做什么。这就是我的做法。

from fuzzywuzzy import fuzz
from fuzzywuzzy import process

创建一系列元组进行比较:

compare = pd.MultiIndex.from_product([df1['Company'],
                                      df2['FDA Company']]).to_series()

创建一个特殊函数来计算模糊指标并返回一个序列。

def metrics(tup):
    return pd.Series([fuzz.ratio(*tup),
                      fuzz.token_sort_ratio(*tup)],
                     ['ratio', 'token'])

将指标应用于比较系列

compare.apply(metrics)

有很多方法可以完成下一部分:

获取与 df1 的每一行最接近的匹配项

compare.apply(metrics).unstack().idxmax().unstack(0)

获取与 df2 的每一行最接近的匹配项

compare.apply(metrics).unstack(0).idxmax().unstack(0)

关于python - 在数据框列中应用模糊匹配并将结果保存在新列中，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38577332/

并将pythoncodeCompanyprepandasfuzzy-searchfuzzywuzzy

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