Python實現(xiàn)字符串模糊匹配及其在實戰(zhàn)中的應(yīng)用

在實際開發(fā)中，經(jīng)常需要根據(jù)一個字段的值來查找另一個表格中對應(yīng)的值，這時候就可以使用表格關(guān)聯(lián)函數(shù)VLOOKUP。但是，在實際數(shù)據(jù)處理中，我們經(jīng)常遇到輸入的字符串有一些變體，這對于精確匹配是很困難的。因此，在本篇文章中，我們將探討如何使用 Python 實現(xiàn)字符串模糊匹配，并介紹其在實際應(yīng)用中的具體案例。

字符串模糊匹配的核心思想

字符串模糊匹配的核心思想是利用字符串的相似度計算函數(shù)，根據(jù)輸入的字符串和已知的字符串進行比較，并返回一個相似度得分。其中，常用的相似度計算方法包括：

• Levenshtein Distance（編輯距離）
• Jaccard Similarity（Jaccard相似系數(shù)）
• Cosine Similarity（余弦相似度）

本文將使用編輯距離作為相似度計算的方法，編輯距離定義為把一個字符串轉(zhuǎn)化成另一個字符串所需的最少操作次數(shù)。

針對字符串模糊匹配的Python庫：fuzzywuzzy

由于字符串模糊匹配在實際應(yīng)用中較為普遍，因此在 Python 中也有相應(yīng)的庫來支持字符串模糊匹配。其中，fuzzywuzzy 是比較常用的一個庫。

安裝方法：

pip install fuzzywuzzy
pip install python-Levenshtein

代碼實現(xiàn)

使用Python實現(xiàn)vlookup 字符串模糊匹配

下面我們將通過示例來演示如何使用 Python 實現(xiàn) vlookup 字符串模糊匹配。

首先，我們需要導入必要的庫：

from fuzzywuzzy import fuzz
import pandas as pd

然后，我們定義一個函數(shù) fuzzy_merge，該函數(shù)使用編輯距離來計算兩個字符串之間的相似度。具體代碼如下所示：

def fuzzy_merge(df_1, df_2, key1, key2, threshold=90, limit=2):
    """
    使用編輯距離比較兩列字符串，并返回相似度高于閾值的結(jié)果
    :param df_1: 需要合并的 DataFrame #1
    :param df_2: 需要合并的 DataFrame #2
    :param key1: 在 DataFrame #1 中進行比較的列名
    :param key2: 在 DataFrame #2 中進行比較的列名
    :param threshold: 設(shè)定的相似度閾值，默認為 90
    :param limit: 指定最多允許匹配的數(shù)量，默認為 2
    :return: 合并后的 DataFrame
    """
    s = df_2[key2].tolist()
    m = pd.Series(df_1[key1].tolist()).apply(lambda x: process.extract(x, s, limit=limit))
    df_1['matches'] = m
    m2 = df_1['matches'].apply(lambda x: [i[0] for i in x if i[1] >= threshold] if len(x) > 0 else [])
    df_1 = df_1.assign(matches=m2)
    return df_1

以上代碼中，我們使用了 fuzz.extract 函數(shù)來計算兩個字符串之間的相似度，并返回相似度得分。這里的 process 對象是 fuzzywuzzy 庫中的一個模塊，我們需要將輸入的字符串與目標字符串列表一一比較，以求得最相似的結(jié)果。通過設(shè)置閾值和限制，我們可以控制匹配結(jié)果的質(zhì)量和數(shù)量。

為了檢驗函數(shù)的正確性，我們還可以創(chuàng)建以下示例數(shù)據(jù)：

data1 = {'Name': ['Bill Smith', 'Mary Brown', 'John Johnson', 'Lisa Simpson'],
         'Age': [30, 25, 40, 20]}
data2 = {'Name': ['John Jonson', 'Lisa Simpson', 'Alison Jameson', 'Steve White'],
         'Income': [50000, 40000, 60000, 55000]}
df1 = pd.DataFrame(data1, columns=['Name', 'Age'])
df2 = pd.DataFrame(data2, columns=['Name', 'Income'])

然后我們就可以使用 fuzzy_merge 函數(shù)將兩個 DataFrame 進行合并了。

result = fuzzy_merge(df1, df2, 'Name', 'Name', threshold=80)

最終輸出的結(jié)果如下所示：

可以看到，我們成功地根據(jù)相似度進行了匹配，并將匹配后的結(jié)果和原始數(shù)據(jù)合并在了一起。

應(yīng)用案例：基于字符串模糊匹配的公司合并

除了 VLOOKUP 函數(shù)的應(yīng)用，字符串模糊匹配在實際數(shù)據(jù)處理中還有許多應(yīng)用場景。比如，在公司合并、收購等業(yè)務(wù)中，經(jīng)常需要將兩個公司的數(shù)據(jù)進行合并。在這種情況下，由于兩個公司名稱可能存在輕微的變化（比如大小寫、連字符等），直接使用精確匹配往往會導致一些數(shù)據(jù)漏掉。

為了解決這個問題，我們可以使用 fuzzywuzzy 庫來計算公司名稱之間的相似度，并進行合并。以下是一個簡單的示例，以說明如何利用字符串模糊匹配來實現(xiàn)公司數(shù)據(jù)的合并。

我們可以定義一個函數(shù) fuzzy_company_merge 來完成這個任務(wù)：

def fuzzy_company_merge(df, company1, company2):
    """
    使用模糊匹配方法合并兩個公司的數(shù)據(jù)
    :param df: 包含兩個公司數(shù)據(jù)的 DataFrame
    :param company1: 第一個公司的名稱
    :param company2: 第二個公司的名稱
    :return: 合并后的 DataFrame
    """
    mask1 = df['公司名稱'].apply(lambda x: fuzz.partial_ratio(x, company1)) > 80
    mask2 = df['公司名稱'].apply(lambda x: fuzz.partial_ratio(x, company2)) > 80
    sub_df1 = df[mask1]
    sub_df2 = df[mask2]
    result = pd.concat([sub_df1, sub_df2], axis=0)
    return result

以上代碼中，我們使用了 fuzz.partial_ratio 函數(shù)來計算公司名稱之間的相似度，并將相似度得分大于 80 的結(jié)果篩選出來進行合并。

接下來，我們使用以下示例數(shù)據(jù)來演示函數(shù)的使用方法：

data = {'公司名稱': ['Apple Inc.', 'Google Inc.', 'Amazon.com Inc.', 'Microsoft Corporation', 'Alphabet Inc.'],
        '市值（億美元）': [2076, 1364, 1558, 1642, 1543]}
df = pd.DataFrame(data, columns=['公司名稱', '市值（億美元）'])

現(xiàn)在，如果我們想合并 Apple 和 Alphabet 兩家公司的數(shù)據(jù)，只需要調(diào)用 fuzzy_company_merge 函數(shù)即可：

result = fuzzy_company_merge(df, 'Apple Inc.', 'Alphabet Inc.')

最終輸出的結(jié)果如下所示：

可以看到，我們成功地將兩個公司的數(shù)據(jù)合并在了一起。

到此這篇關(guān)于Python實現(xiàn)字符串模糊匹配詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python字符串模糊匹配內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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