步骤1:导入需要的库 首先,我们需要导入pandas库和fuzzywuzzy库,fuzzywuzzy库是用于执行模糊匹配的工具。 importpandasaspdfromfuzzywuzzyimportprocess 1. 2. 步骤2:读取数据并创建Dataframe 接下来,我们需要读取数据并将其创建成一个Dataframe。 # 读取数据data={'name':['apple','banana','orange','pineapple','wat...
pandas和R的sample的功能基本一致。 DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None) # Python df_sample = pd.DataFrame({'id': list('abcde'), 'value': [1, 2, 3, 4, 90]}) df_sample.sample(3, replace = True, weights = df_sample.valu...
实现功能 Python利用df[''].str.contains()对dataframe筛选某字段包含(模糊匹配)某些值的记录 实现代码 import pandasas pd df = {'地址':['北京','上海','长沙','北京省会','广州市区'],'table':['user','student','course','sc','book']} df = pd.DataFrame(df) print(df) print('===') c...
FuzzyWuzzy是一个简单易用的模糊字符串匹配工具包。它依据Levenshtein Distance算法,计算两个序列之间的差异。 Levenshtein Distance算法,又叫Edit Distance算法,是指两个字符串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符。一般来说,编辑...
FuzzyWuzzy 是一个简单易用的模糊字符串匹配工具包。它依据 Levenshtein Distance 算法,计算两个序列之间的差异。 Levenshtein Distance 算法,又叫 Edit Distance 算法,是指两个字符串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符。一般来...
Tip1: 如果你的数据库是Dataframe类型,那么最好将你需要处理的那个column单独定义一个Series进行处理,而不是用Dataframe+index的方法来用cleanco。亲测前者处理起来更佳的高效。但理论上来说两者应该是相同的,有可能仅仅针对我的数据库来说这样做是高效的。
在Python中,可以使用模糊匹配的方法来在Dataframe中查找匹配的相似关键字。一种常用的方法是使用字符串匹配算法,如Levenshtein距离或Jaccard相似度来计算关键字之间的相似度。 Levenshtein距离:Levenshtein距离是一种衡量两个字符串之间差异程度的度量方法。可以使用python-Levenshtein库来计算字符串之间的Levenshtein距离。具...
['brhs_unitname','dict_unit_province','dict_unit_city','dict_unit_arer','brhs_unit_address']cur.execute("SELECT brhs_unitname,dict_unit_province,dict_unit_city,dict_unit_arer,brhs_unit_address FROM aaa_t_jk_dhzh_brhs limit 1000;")selects=cur.fetchall()enterprise_datas=pd.DataFrame(...
1.pandas dataframe 匹配一个很简单,批量匹配如下 df_obj[df_obj['title'].str.contains(r'.*?n.*')]#使用正则表达式进行模糊匹配,*匹配0或无限次,?匹配0或1次 AI代码助手复制代码 pyspark dataframe 中模糊匹配有两种方式 2.spark dataframe api, filter rlike 联合使用 ...