在日常的數(shù)據(jù)處理、文本分析或自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，字符串匹配是一個(gè)常見(jiàn)需求。然而，由于拼寫(xiě)錯(cuò)誤、格式差異、縮寫(xiě)等原因，精確匹配（Exact Matching）往往無(wú)法滿足實(shí)際需求。此時(shí)，模糊匹配（Fuzzy Matching）成為一種更靈活的選擇。

如下圖：2個(gè)excel中保存了一些公園的不同數(shù)據(jù)，且只有公園名稱能唯一標(biāo)記一個(gè)公園。由于數(shù)據(jù)來(lái)源不同，公園的名稱是不完全相同的，且不規(guī)則，難以使用正則表達(dá)式等精確匹配，此時(shí)就可將進(jìn)行模糊匹配。

一、FuzzyWuzzy 簡(jiǎn)介

FuzzyWuzzy 由 SeatGeek 公司開(kāi)發(fā)并開(kāi)源，其核心算法基于 Levenshtein 距離（編輯距離），通過(guò)計(jì)算兩個(gè)字符串之間需要經(jīng)過(guò)多少次單字符編輯（增、刪、改）才能變得相同，來(lái)衡量它們的相似性。FuzzyWuzzy 進(jìn)一步優(yōu)化了這一過(guò)程，并提供了多種預(yù)定義的相似度計(jì)算方式，適用于不同場(chǎng)景。

主要特點(diǎn)：

1. 靈活性強(qiáng)：支持部分匹配、忽略順序匹配、模糊分詞匹配等。
2. 簡(jiǎn)單易用：通過(guò)封裝好的函數(shù)即可快速實(shí)現(xiàn)復(fù)雜匹配邏輯。
3. 高效性：結(jié)合 python-Levenshtein 庫(kù)可大幅提升計(jì)算速度。

二、核心功能與 API

FuzzyWuzzy 提供了多個(gè)相似度計(jì)算函數(shù)，以下是常用的幾種方法：

1. 簡(jiǎn)單匹配（Ratio）

   • 計(jì)算兩個(gè)字符串的整體相似度，基于編輯距離。

   from fuzzywuzzy import fuzz
   similarity = fuzz.ratio("apple", "appel")  # 輸出 86
   

2. 部分匹配（Partial Ratio）

• 適合比較長(zhǎng)字符串與短字符串的匹配程度。例如，在長(zhǎng)文本中搜索子串。

fuzz.partial_ratio("apple pie", "apple")  # 輸出 100

3. 詞序無(wú)關(guān)匹配（Token Sort Ratio）

• 先對(duì)字符串分詞并按字母排序，再計(jì)算相似度。適合忽略單詞順序的場(chǎng)景。

fuzz.token_sort_ratio("apple orange", "orange apple")  # 輸出 100

4. 去重子集匹配（Token Set Ratio）

   • 進(jìn)一步忽略重復(fù)詞，專注于共有詞匯的匹配。

   fuzz.token_set_ratio("apple apple", "apple")  # 輸出 100
   

5. 加權(quán)匹配（WRatio）

   • 綜合多種策略，自動(dòng)選擇最佳匹配方式。

   fuzz.WRatio("apple pie", "apple pi")  # 輸出 95
   

三、高級(jí)應(yīng)用：從列表中提取最佳匹配

除了直接比較兩個(gè)字符串，F(xiàn)uzzyWuzzy 的 process 模塊支持從候選列表中快速找到與目標(biāo)最接近的匹配項(xiàng)。

from fuzzywuzzy import process

choices = ["apple", "banana", "orange", "grape"]
result = process.extractOne("appel", choices, scorer=fuzz.WRatio)
print(result)  # 輸出 ('apple', 86)

參數(shù)說(shuō)明：

• extractOne：返回列表中相似度最高的一個(gè)結(jié)果。
• scorer：指定相似度計(jì)算函數(shù)（默認(rèn)為 WRatio）。
• 支持設(shè)置分?jǐn)?shù)閾值（score_cutoff），過(guò)濾低質(zhì)量匹配。

四、性能優(yōu)化

FuzzyWuzzy 的默認(rèn)實(shí)現(xiàn)可能較慢，尤其是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)。通過(guò)以下方法可以提升性能：

1. 安裝 python-Levenshtein 庫(kù)
   該庫(kù)用 C 語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了 Levenshtein 算法，能顯著加速計(jì)算：

   pip install python-Levenshtein
   

2. 預(yù)處理數(shù)據(jù)

   • 去除字符串中的空格、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)。
   • 統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為小寫(xiě)。

   def preprocess(text):
       return text.lower().strip()
   

3. 限制匹配范圍
   根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯縮小候選列表的范圍（如按首字母分組）。

五、應(yīng)用場(chǎng)景

1. 數(shù)據(jù)清洗
   合并重復(fù)記錄（如用戶輸入的不同地址變體）。
2. 搜索引擎
   提升查詢糾錯(cuò)能力（如“New Yrok” → “New York”）。
3. 自然語(yǔ)言處理
   實(shí)體對(duì)齊、同義詞擴(kuò)展。
4. 商業(yè)場(chǎng)景
   商品名稱匹配、發(fā)票信息核對(duì)。

六、優(yōu)缺點(diǎn)分析

優(yōu)點(diǎn)：

• 簡(jiǎn)單直觀，適合快速實(shí)現(xiàn)模糊匹配需求。
• 支持多種匹配策略，靈活應(yīng)對(duì)不同場(chǎng)景。
• 與 Python 生態(tài)集成良好（如 Pandas）。

缺點(diǎn)：

• 對(duì)長(zhǎng)文本效果較差（計(jì)算復(fù)雜度高）。
• 默認(rèn)依賴 python-Levenshtein，可能需額外安裝。
• 不直接支持非英文文本（需結(jié)合分詞工具）。

替代方案

1. difflib
   Python 標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的文本對(duì)比工具，功能較基礎(chǔ)。
2. RapidFuzz
   性能更優(yōu)的 FuzzyWuzzy 替代品，API 兼容。
3. Jellyfish
   支持更多字符串距離算法（如 Jaro-Winkler）。

七、完整代碼示例

import pandas as pd
from fuzzywuzzy import process

# 定義需要去除的詞
words_to_remove = ["NP", "&", "PRES", "N.M", "N.R."]

# 預(yù)處理函數(shù)：去除特定詞
def preprocess_name(name):
    for word in words_to_remove:
        name = name.replace(word, "").strip()  # 去除詞并去掉多余空格
    return name

# 讀取Excel文件
df_all_parks = pd.read_excel("all.xlsx")  # 替換為你的文件名
df_some_parks = pd.read_excel("結(jié)果.xlsx")  # 替換為你的文件名

# 提取公園名稱列表
all_park_names = df_all_parks["英文名稱"].dropna().unique().tolist()  # 替換"公園名稱"為實(shí)際列名
some_park_names = df_some_parks["Park Name"].dropna().unique().tolist()

# 模糊匹配并記錄結(jié)果
results = []
i = 0
for name in some_park_names:
    # 預(yù)處理名稱：去除特定詞
    cleaned_name = preprocess_name(name)
    # 獲取最佳匹配（閾值可調(diào)）
    match, score = process.extractOne(cleaned_name, all_park_names, scorer=process.fuzz.token_sort_ratio)
    if score >= 60:  # 僅當(dāng)相似度≥60%時(shí)處理
        # 找到在df_all_parks中匹配的行
        matched_rows = df_all_parks[df_all_parks["英文名稱"] == match]
        # 提取匹配行的distance值
        distances = matched_rows["distance"].tolist()  # 替換"distance"為實(shí)際列名
        # 記錄結(jié)果
        for i, distance in enumerate(distances):
            results.append({
                '序號(hào)': '',
                "待匹配名稱": name,  # 原始名稱
                "預(yù)處理名稱": cleaned_name,  # 預(yù)處理后的名稱
                "匹配名稱": match,
                "相似度": score,
                "行號(hào)": matched_rows.index[i],  # 記錄行號(hào)
                "distance": distance  # 添加distance列的值
            })
    else:
        results.append({
            '序號(hào)': '',
            "待匹配名稱": name,
            "預(yù)處理名稱": cleaned_name,
            "匹配名稱": "無(wú)匹配",
            "相似度": score,
            "行號(hào)": [],
            "distance": None  # 無(wú)匹配時(shí)distance為空
        })

# 轉(zhuǎn)換為DataFrame并保存結(jié)果
result_df = pd.DataFrame(results)
result_df.to_excel("模糊匹配結(jié)果.xlsx", index=False)

print("匹配完成！結(jié)果已保存到 '模糊匹配結(jié)果.xlsx'")

到此這篇關(guān)于python中不規(guī)則字符串模糊匹配(fuzzywuzzy)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python不規(guī)則字符串模糊匹配內(nèi)容請(qǐng)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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